ML Engineer в Ценообразование

FirstMessage; United States; Hybrid; USD 24,000 - 38,000; Full time

Job summary

Wildberries ищет ML Engineer в Pricing для развития ядра матчинга и улучшения NLP-пайплайна. Обязанности включают обучение и внедрение мультимодальных эмбеддингов, работу с атрибутами товаров и классификацией пар.

Требуется ≥3 лет опыта в ML/Data Science, сильные навыки Python, SQL и опыт вывода моделей в продакшен. Гибридный/удалённый формат работы, Москва.

Qualifications

• Сильное понимание NLP: трансформерные модели и эмбеддинги, векторный поиск.
• Опыт в задачах матчинга и дата-сайенс/ML инжиниринге с выводом моделей в продакшен от 3 лет.
• Уверенные знания Python, ML стека и SQL.
• Умение подбирать решение под задачу: не использовать нейросеть без необходимости, если достаточно эвристики.
• Опыт с CV и мультимодальными моделями (CLIP-подобные, metric learning); LLM/VLM будет плюсом.

Responsibilities

• Развивать ядро матчинга: подбор кандидатов по мультимодальным эмбеддингам и атрибутам товаров.
• Улучшать NLP-часть пайплайна с учётом специфики оптовых товаров, извлекать атрибуты из описаний.
• Доводить решения до продакшена и нести ответственность за их качество.

Skills

NLP экспертиза

Transformers

embeddings

Vectorный поиск

Мультимодальные модели

ML в продукционном окружении

Python

ML стек

SQL

Computer Vision

Job description

Wildberries

ML Engineer в Ценообразование

Опыт работы: от 3 лет

Формат работы: гибрид или удалённо (Москва)

Чем предстоит заниматься

• -Развивать ядро матчинга: retrieval кандидатов по текстовым, картиночным и мультимодальным эмбеддингам, обучать модели классификации пар, работать с атрибутами товаров
• -Улучшать NLP-часть пайплайна с учетом специфики оптовых товаров: обработка названий, извлечение атрибутов из описаний, дообучение эмбеддинг-моделей
• -Доводить решения до прода и отвечать за них

Наши пожелания к кандидатам

• -Сильное понимание NLP: трансформерные модели, эмбеддинги, векторный поиск, опыт дообучения моделей под свою задачу
• -Опыт в задачах матчинга
• -Опыт в Data Science и ML Engineering с выводом моделей в продакшен от 3-х лет
• -Уверенные знания Python, ML-стека, SQL
• -Умение выбирать решение под задачу: не использовать нейросеть там, где достаточно эвристики, и наоборот
• -Опыт с CV и мультимодальными моделями (CLIP-подобные, metric learning), LLM/VLM в задачах классификации/ранжирования будет плюсом