ml engineer поиска товаров

HireHi; United States; Remote; USD 140,000 - 200,000; Full time

Benefits offered by this job

ДМС со стоматологией

Корпоративный спорт

Консультации психолога

Бесплатное питание

Современные офисы рядом с метро

Корпоративная техника

Портал для сотрудников

Скидки на обучение

Страхование и покупки

Партнёрские программы

Job summary

Объединённая компания Wildberries и Russ собирает специалиста по улучшению многоязычного поиска и векторного ранжирования для международной платформы. Ваша задача — анализировать проблемы поиска из-за рубежа, работать с переводчиками и маршрутизацией запросов, предлагать гипотезы и доводить решения до A/B-тестов.

Кандидат должен иметь опыт с эмбеддингами, векторным поиском и технологиями Elasticsearch/OpenSearch/Lucene/Solr, знание BM25 и систем ранжирования.

Qualifications

• Опыт с эмбеддингами и векторным поиском, обучение и дообучение моделей.
• Знание миграции между языками и кросс-язычного сопоставления текстов.
• Понимание полнотекстового поиска: Elasticsearch/OpenSearch/Lucene/Solr, BM25.

Responsibilities

• Анализировать проблемы поиска за рубежом и маршрутизацию через переводчик.
• Разрабатывать гипотезы, доводить решения до A/B тестов.
• Проектировать этап отбора с учётом региона и релевантности.

Skills

Эмбеддинги и векторный поиск

Многоязычные модели

Перевод текстов

Cross-language сопоставление текстов

Отбор ранжирования

Learning-to-rank

CatBoost / LightGBM

Reranking с кросс-кодировщиками

Tools

FAISS

HNSW

Qdrant

Milvus

Elasticsearch

OpenSearch

Lucene

Solr

BM25

Inverted index

Job description

Описание:

Объединённая компания Wildberries и Russ — международная технологическая компания, созданная в результате слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Маркетплейс развивается как международная платформа.

Задачи:

Анализировать проблемы поиска при запросах из-за рубежа, связанные с отбором и оценкой кандидатов, а также маршрутизацией запросов при использовании переводчика Оценивать масштаб проблемы на данных, формулировать гипотезы и доводить решения до A/B-тестов Проектировать дополнительный этап отбора кандидатов с учётом региона и релевантности и встраивать его в существующий многостадийный поиск Поддерживать и улучшать качество выдачи при запросах из за рубежа

Требования:

Опыт работы с эмбеддингами и векторным поиском: обучение и дообучение двухбашенных моделей, sentence-transformers, ANN-индексами и векторными базами данных, включая FAISS, HNSW, Qdrant и Milvus Опыт работы с многоязычными моделями, машинным переводом, омонимией и кросс-язычным сопоставлением текстов Знание технологий полнотекстового поиска, включая Elasticsearch, OpenSearch, Lucene и Solr, понимание BM25 и инвертированного индекса Опыт ранжирования: learning-to-rank, LambdaMART, CatBoost или LightGBM в ранжирующем режиме, кросс-энкодеры для реранкинга Будет плюсом: опыт работы с высоконагруженными сервисами и жёсткими требованиями к латентности

Условия:

Языковые клубы, корпоративный университет и программы развития управленческих навыков Корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании Сообщества по интересам: клуб спикеров, футбола, йоги и шахмат Гибкий подход к сочетанию карьеры и заботы о близких, проекты для детей сотрудников Скидки на обучение, страхование и покупки, партнёрские программы Бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников