SberDevices - инновационное направление компании, которое создает умные устройства, виртуальные ассистенты и другие продукты в области NLP, gamedev, computer vision.
Команда Поиска ищет ML Engineer в MusicSearch. Мы создаем поисковый движок, который позволяет ассистенту на устройствах находить нужный трек, исполнителя, плейлист или подкаст.
Ты будешь работать с архитектурой движка и моделями ранжирования, делать выдачу персонализированной для пользователя.
Обязанности
- ответственность за качество поиска: от метрик ранжирования до стабильности работы ранжирования в проде
- разработка и внедрение моделей ранжирования (Learning to Rank) для повышения релевантности поисковой выдачи
- работа над обновлением и перестроением индекса для улучшения качества и скорости поиска
- разработка запросно-независимых и запросно-зависимых фичей, персонализация поисковой выдачи в зависимости от действий пользователя
- планирование и проведение исследований и экспериментов для улучшения качества поиска
- построение пайплайнов оценки и переоценки качества (включая LLM-as-a-judge) и их поддержка
- участие в планировании инфрструктуры, взаимодействие с командой инфраструктуры для внедрения ltr-моделей и новых фичей в высоконагруженную ML систему
Требования
- практический опыт в задачах ранжирования / поиска / рекомендаций / NLP от 3 лет
- опыт разработки и обучения LTR моделей понимание особенностей их продакшн эксплуатации
- опыт проектирования и оптимизации RAG систем и гибридных search+LLM решений
- глубокое знание метрик Information Retrieval (NDCG, MRR, Recall@k и др.) и понимание, какие метрики применять в разных классах задач
- навыки оптимизации ML моделей и пайплайнов для высоконагруженных систем: latency < 5 c, RPS > 1000 (онлайн инференс, кэширование, шардирование и т.п.)
- практический опыт использования OpenSearch / ElasticSearch как поисковой платформы (индексация, тюнинг ранжирования, анализ логов)
- опыт работы с оркестраторами задач (предпочтительно Airflow) для построения и поддержки ML пайплайнов
Будет плюсом:
- построение процессов A/B-тестирования и методологии оценки качества
- работа с OpenSearch / ElasticSearch как поисковым инструментом
- понимание типов событий/логов вокруг поиска, создание фичей на их основе
- понимание принципов работы LLM и опыт их интеграции в поисковые цепочки
- опыт построения систем мониторинга и алертинга для ML-моделей
Условия
- комфортный современный офис - м. Кутузовская
- ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
- корпоративный спортзал и зоны отдыха
- более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
- корпоративная пенсионная программа.
