Привет! Это команда пользовательского контента (UGC).
Мы создаём и развиваем ключевые ML-системы, которые помогают миллионам покупателей принимать взвешенные решения. Наша работа напрямую влияет на покупательский опыт и экономические показатели, увеличивая доверие к платформе и валовую прибыль. Уникальность нашей работы — в сочетании глубокой экспертизы в machine learning с масштабом воздействия на бизнес-метрики Ozon.
В связи с увеличением нагрузки и амбициозными планами по монетизации, мы ищем специалиста, который будет разрабатывать и внедрять модели, которые напрямую влияют на рост, удержание и монетизацию нашей аудитории.
Наш стек
- Python, ML-фреймворки (Scikit-learn, PyTorch), SQL, Apache Spark, облачная инфраструктура.
Вы будете:
- Разрабатывать и внедрять персонализированные алгоритмы для сбора пользовательских отзывов.
- Создавать и улучшать модели ранжирования отзывов на основе содержательности, релевантности и других факторов.
- Реализовывать инструменты генерации текста отзывов для помощи авторам.
- Строить ML-модели для автоматического Summarization отзывов: выделения ключевых преимуществ и недостатков товаров.
- Анализировать эффективность моделей и проводить A/B-тестирования для оценки бизнес-impact.
- Совершенствовать архитектуру ML-систем и обеспечивать их надежность и масштабируемость.
Примеры задач:
- Запуск модели, стимулирующей авторов оставлять более развернутые и полезные отзывы.
- Построение системы, которая в реальном времени ранжирует отзывы для разных сегментов пользователей.
Нам важно:
- Опыт разработки и внедрения machine learning моделей в production.
- Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и NLP.
- Умение работать с большими данными и распределенными вычислениями.
- Опыт работы с фреймворками для ML и глубокого обучения.
- Способность проводить полный цикл анализа данных: от извлечения признаков до оценки качества модели.
- Умение ясно доносить идеи и результаты до команды и стейкхолдеров.
Будет плюсом:
- Опыт работы с задачами генерации естественного языка (NLG).
- Знакомство с облачными ML-services и инструментами MLOps.
- Понимание принципов e-commerce и метрик покупательского опыта.
