Наша команда занимается разработкой сервисов для поиска на сайте Ozon: находим и ранжируем товары, формируем поисковые подсказки, исправляем опечатки. Наш стек: Python, xgboost, CatBoost, lightGBM, Pytorch, Airflow, Hadoop stack (pySpark, yarn, hive, hdfs), ClickHouse. Вам предстоит: Создание и улучшение алгоритмов ранжирования товаров на сайте (learning to rank); ML-задачи от идеи до реализации в production: изучение статей, поиск и обработка данных, обучение и валидация моделей, автоматизация расчётов; Персонализация результатов поиска для пользователей; Автоматическое понимание и обогащение текстовых запросов пользователей; Работа с действительно большими данными поисковых логов на hadoop-инфраструктуре (~3.5 млрд пользовательских событий в день); Развитие инфраструктуры и архитектуры поискового ранжирования: масштабирование системы добавления фичей, автоматизация сбора датасетов и переобучения. Мы ожидаем: Хорошее знание Python; Опыт решения production DS-задач в интернет-бизнесе (желателен опыт с задачами ранжирования или рекомендаций); Наличие фундаментальной математической базы, знание алгоритмов; Опыт работы с большей частью нашего стека технологий. Мы предлагаем: В первую очередь интересные задачи. Примеры проблем, с которыми борется наша команда: "холодный старт" товаров и запросов (как понять, куда поставить товар в выдаче, когда у нас нет по нему статистики); позиционный и другие bias в ранжировании (товары, которые стоят выше, видят чаще, поэтому у них больше "хорошей" статистики); релевантность vs заказы: (зачастую люди покупают мелочевку и аксессуары, но хотят видеть в топе основные и дорогие товары); предсказание категории, типа товара и других сущностей по тексту запроса; Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce; Свободу действий в принятии решений; Достойный уровень заработной платы; Профессиональную команду, которой мы гордимся; Возможность развиваться вместе с нашим бизнесом.
Адрес
Москва