Позиция: ML Engineer в поиск

Позиция: ML Engineer в поиск Куда: Магнит OMNI, Команда поиска Платформа Формат работы: полная занятость; офис в Москве, Краснодаре, Иннополисе, СПБ, ЕКБ; на данной позиции возможна полная удаленка, нет требования ходить в офис. Вилка гросс: 300-400k (для сильных кандидатов есть возможность расширить вилку) Про нас: Мы команда ML поиска Магнит Омни (Магнит Маркет, Фудтех, Плюс, AdTech). Ищем коллегу, который поможет нам улучшить релевантность всех поисковых систем и внедрит новые алгоритмы. Поиск активно развивается — у тебя есть шанс внести реальный вклад и увидеть, как твои решения влияют на результат. Обязанности: - Разрабатывать алгоритмы ранжирования, а также модели векторного поиска и модели для персонализированного поиска - Разработка и внедрение новых признаков - Постановка гипотез для A/B тестов - Анализ результатов тестирования и формулирование рекомендаций по дальнейшим действиям - Сотрудничество со смежными командами разработки и аналитики для реализации комплексных решений Требования: - Опыт работы с алгоритмами ранжирования и/или рекомендаций - Твои основные инструменты для разработки моделей: Бустинги (catboost, xgboost) Pytorch, обертки для моделей через Hugging Face - Проводил аналитику и расчёт признаков с помощью SQL/Spark - Разработка ETL пайплайнов в Airflow Будет плюсом: - Опыт разработки нейронных сетей для векторного поиска (Siamese Networks, Transformers, Deep Metric Learning) - Опыт работы e-commerce. - Проводил успешные A/B тесты, доказывал эффективность - Знание методов оптимизации поисковых систем. - Работа с микросервисной архитектурой и разработка REST API От нас: - Минимум бюрократии и встреч - ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи - Техника для комфортной работы (маки прошки) - Скидки PrimeZone: больше 6 тысяч корпоративных предложений от ресторанов до недвижимости - Кэшбек для сотрудников в магазинах Магнит Ответы на 10 вопросов: 1. Данные: DWH, основное: Clickhouse, PG, Trino 2. Железо: GPU A100/T4. У каждого 36 CPU/128 GB RAM. При необходимости есть возможность увеличить. 3. Масштаб влияния: ML-решения напрямую влияют на ключевые метрики поиска и компании в целом, так как выручка из поиска составляет большую часть от общей выручки компании. Вы явно видите результат своей работы, открыв приложение "Магнита". 4. Уровень развития DS: ML все больше и больше проникает во все возможные новые продукты Магнит ОМНИ, есть как классика, так и нейросетевые модели, llm 5. Роль DS: Полный цикл — от постановки задачи с бизнесом/лидом до интеграции в продакшн (совместно с backend командами). 6. Бэкграунд руководителя: https://career.habr.com/avylov . (Cv в первом комментарии) 7. Частота встреч: основное - 3-5 в неделю длительностью от 15 минут до 30 в среднем 8. Карьерный рост: возможности роста как вертикальные (развиваться в поиске), так и горизонтальные (двигаться в другие команды в будущем). 9. Research/Prod: Prod 10. Функция сервиса/лидера: 90% решение задач, 10% лидерство в рамках проекта. Как откликнуться: Присылайте резюме в Telegram с пометкой “ML инженер в команду поиска” и вашими зп ожиданиями в гросс: @mle_magnit