Инженер по машинному обучению

О нас

Запущенная в 2019 году, Constructor — это платформа для поиска и открытия товаров в электронной коммерции с приоритетом на искусственный интеллект, которая помогает покупателям находить нужные продукты в нужное время и позволяет ведущим мировым брендам электронной коммерции добиваться значительного роста доходов и конверсий.

В качестве старшего инженера по машинному обучению в команде качества поиска вы будете улучшать опыт электронной коммерции для сотен миллионов пользователей по всему миру, создавая системы, обеспечивающие релевантность для глобальных ритейлеров — от моды и продуктов питания до электроники и оборудования.

Наша миссия — измерять качество поиска, повышать его и обнаруживать ухудшения до того, как это заметит пользователь. Вы будете достигать этого с помощью сочетания тонко настроенных больших языковых моделей (LLM) для оценки релевантности, моделей в реальном времени и глубокого офлайн-анализа логов запросов.

О работе

Ваш основной фокус будет на оценке релевантности и улучшении качества:

• Оценка на основе LLM. Мы тонко настраиваем собственные модели для оценки релевантности. Это включает обучение модели пониманию намерений запроса, представлению товаров из неструктурированных данных каталога и согласованию суждений модели с реальным поведением пользователей.

• Качество в реальном времени в продакшене. Переранжирование, фильтрация, вычисление сигналов. Задержка — строгий критерий, поэтому постоянен компромисс между качеством и скоростью.

• Автоматический мониторинг качества и агентные инсайты. Конвейеры для обнаружения ухудшений и выявления неэффективных паттернов. Агентные системы, генерирующие практические рекомендации для данных о продуктах и конфигураций поиска.

Что делает эту работу интересной

• Мультидоменность, многоязычность и масштаб — более 40 языков, более 20 доменов. Модели должны обобщать знания по всем этим направлениям без правил или переопределений для каждого клиента.

• Отсутствие универсальной объективной истины. Ритейлер продуктов питания и ритейлер моды могут по-разному воспринимать, что значит «релевантно».

• Эффективность в масштабе. Оптимизация и масштабирование вывода LLM для всей нашей клиентской базы.

Требования

• Опыт разработки и внедрения ML-систем в продакшен не менее 4 лет

• Опыт работы с поиском, информационным поиском или рекомендательными системами

• Практический опыт тонкой настройки, фреймворков оценки и масштабирования развертывания LLM

• Сильные навыки Python и PyTorch. Свободное владение SQL и инструментами оркестрации данных (Spark, Airflow)

• Опыт проектирования и проведения A/B тестов для оценки влияния моделей

• Отличные навыки коммуникации на английском языке

• Опыт сотрудничества в кросс-функциональных командах (ранжирование, продукт, инженерия данных)

Преимущества

• 🧠 Работа с умными и эмпатичными людьми, которые помогут вам расти и оказывать значимое влияние.

• 🎉 Регулярные выездные мероприятия команды для общения и совместной работы.

• 🌎 Полностью удалённая команда — выбирайте место проживания.

• 🏝️ Неограниченное количество отпускных дней — мы настоятельно рекомендуем всем сотрудникам брать минимум 3 недели отпуска в год.

• 🛋️ Субсидия на организацию рабочего места дома! Мы хотим, чтобы у вас были все необходимые ресурсы для обустройства домашнего офиса.

• 💻 Для новых сотрудников предоставляются ноутбуки Apple.

• 🧑‍🎓 Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, обновляемый ежегодно.

• 👪 Отпуск по беременности и родам, а также отпуск по уходу за ребенком для квалифицированных сотрудников.

• 💵 Базовая зарплата: от 80 000 до 120 000 долларов США, в зависимости от знаний, навыков, опыта и результатов собеседования

• 📈 Опционы на акции — предлагаются дополнительно к базовой зарплате

Разнообразие, равенство и инклюзивность в Constructor

В Constructor.io мы стремимся создавать рабочую среду, которая является разнообразной, справедливой и инклюзивной. Как работодатель, предоставляющий равные возможности, мы приветствуем людей всех слоев общества и обеспечиваем равные возможности для всех соискателей независимо от их образования, разнообразия мнений, расы, цвета кожи, религии, пола, гендерного выражения, сексуальной ориентации, национального происхождения, генетики, инвалидности, возраста, статуса ветерана или принадлежности к любой другой защищённой группе.

Исследования показывают, что женщины и представители цветных сообществ могут реже подавать заявки на работу, если не соответствуют всем требованиям. Наш главный интерес — найти лучшего кандидата на должность. Мы призываем вас подавать заявку, даже если вы не соответствуете всем перечисленным квалификациям.