ml engineer товаров

Wildberries; Deutschland; On-site; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Benefits offered by this job

Гибкий подход к карьере

ДМС со стоматологией

Корпоративный спорт и психолог

Бесплатное питание в офисе

Офисы рядом с метро

Job summary

Объединённая компания Wildberries и Russ ищет специалиста по Data Science и ML-инженерии для развития ядра матчинга. В задачи входит обработка текстовых и мультимодальных эмбеддингов, обучение моделей для пар и работу с атрибутами товаров.

Требуется глубокое понимание NLP, опыт вывода моделей в промышленную эксплуатацию, владение Python и SQL, а также умение подбирать решения для задач оценки и ранжирования товаров в реальном бизнес-проекте.

Qualifications

• Глубокое понимание NLP: трансформеры, эмбеддинги, векторный поиск и дообучение под задачи.
• Опыт в задачах матчинга и работе с атрибутами товаров.
• 3+ лет опыта вывода моделей в промышленную эксплуатацию и знание Python/ML стекa.

Responsibilities

• Развивать ядро матчинга: поиск кандидатов по текстовым и мультимодальным эмбеддингам.
• Улучшать NLP-конвейер под специфику оптовых товаров и извлекать атрибуты из описаний.
• Доводить решения до промышленной эксплуатации и отвечать за их качество.

Skills

NLP

Embeddings

Vector search

Python

ML Deployment

Education

3+ года Data Science/ML Engineering

Tools

SQL

ML frameworks

CLIP-like models

Job description

Описание:

Объединённая компания Wildberries и Russ — международная технологическая компания, созданная в результате слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Департамент Ценообразования развивает продукт Price Index, который обеспечивает данными процессы ценообразования и ранжирования товаров и поддерживает принятие решений, влияющих на эффективность бизнеса. Команда Матчинга определяет, какие карточки относятся к одному товару, обрабатывая миллионы карточек с названиями, атрибутами и фотографиями.

Задачи:

• Развивать ядро матчинга: находить кандидатов по текстовым, визуальным и мультимодальным эмбеддингам, обучать модели классификации пар и работать с атрибутами товаров
• Улучшать NLP-часть конвейера с учётом специфики оптовых товаров: обрабатывать названия, извлекать атрибуты из описаний и дообучать модели эмбеддингов
• Доводить решения до промышленной эксплуатации и отвечать за них

Требования:

• Глубоко понимать NLP: трансформерные модели, эмбеддинги, векторный поиск и дообучение моделей под конкретные задачи
• Иметь опыт в задачах матчинга
• Иметь от 3 лет опыта в Data Science и ML Engineering с выводом моделей в промышленную эксплуатацию
• Уверенно знать Python, ML-стек и SQL
• Уметь выбирать решение под задачу: применять эвристики вместо нейросетей, когда это достаточно, и наоборот
• Будет плюсом опыт с CV и мультимодальными моделями, включая CLIP-подобные модели и metric learning, а также LLM/VLM в задачах классификации и ранжирования

Условия:

• Языковые клубы, корпоративный университет и программы развития управленческих навыков
• Корпоративный пакет ДМС со стоматологией
• Корпоративный спорт и консультации психолога
• Дополнительные возможности аккредитованной IT-компании
• Профессиональные сообщества, включая клубы спикеров, футбола, йоги и шахмат
• Гибкий подход для совмещения карьеры и заботы о близких
• Проекты для детей сотрудников
• Скидки и партнёрские программы на обучение, страхование и покупки
• Бесплатное питание в офисе
• Современные офисы рядом с метро
• Корпоративная техника и портал для сотрудников