ML-разработчик в группу еком-ранжирования Поиска (Core & Agentic Search)
Привет! Я Эльдар, руководитель группы еком-ранжирования в Поиске. Мы с командой занимаемся развитием еком-сценариев в поисковой выдаче. Я ищу человека, который хорошо знает классический ML и готов развивать продукт с большим потенциалом. Ранжирование органики — ключевая часть поиска, а значит, результат работы каждый день влияет на миллионы пользователей Яндекса.
Поиск Яндекса ежедневно помогает миллионам людей выбирать и покупать товары. Основная цель нашей команды — улучшать сценарии поиска на запросах с коммерческими интентами.
Пользователи могут приходить в поиск на разных этапах покупки товара. В одних сценариях пользователь ищет конкретный товар, и наша задача — найти для него лучшие оферы, в других сценариях мы должны помочь пользователю сделать выбор, подобрать для него максимально подходящие товары.
Повышение конверсионности выдачи
Вам предстоит решать сложные ML-задачи по повышению конверсионности выдачи от идеи до внедрения в продакшн, оптимизировать сценарии выбора и покупки в интернете, проводить онлайн- и офлайн-эксперименты, работать как с классическим ML, так и с нейросетями.
Работа с рекомендательными системами
Вы будете работать над улучшением наших персональных моделей, учитывать покупательское поведение пользователей и их товарные предпочтения, заниматься как ранжированием, так и генерацией кандидатов.
Повышение разнообразия выдачи
Сейчас наше ранжирование не учитывает региональность и специализированность магазинов, а также особенности конкретных товаров. В топе выдачи по разным запросам и в разных регионах можно увидеть одни и те же товары и магазины. Вам предстоит решать проблему feedback loop в наших ранжирующих моделях.
- Хорошо понимаете принципы классического ML и применяли их на практике
- Знаете Python и С++, либо знаете один из этих языков и готовы освоить второй
- Разбираетесь в алгоритмах и структурах данных
- Готовы разбираться в сложной инфраструктуре Поиска и вникать в продуктовые особенности задач
