Специалист по анализу данных (Поиск и рекомендации)

Mayflower — это технологическая компания, создающая высоконагруженные продукты, которыми пользуются миллионы людей по всему миру. Работая в масштабе одного из 50 крупнейших сайтов мира, мы решаем сложные инженерные задачи и создаём решения, обеспечивающие развлекательный контент в реальном времени для глобальной аудитории.

Сейчас мы ищем Data Scientist для присоединения к нашей команде машинного обучения (ML)

Обязанности

• Поиск и извлечение данных

  • Разрабатывать и улучшать конвейеры извлечения для масштабных производственных систем поиска.

  • Работать над генерацией кандидатов, обработкой запросов, сопоставлением, фильтрацией и стратегиями извлечения.

  • Повышать релевантность поиска, охват результатов и общее качество страницы результатов поиска (SERP).

  • Анализировать неудачные поиски, нерелевантные результаты, запросы без результатов и другие проблемы качества поиска.

  • Исследовать лексические, семантические, поведенческие, гибридные и векторные подходы к поиску.

• Ранжирование и релевантность

  • Создавать, обучать и оптимизировать модели ранжирования для систем поиска и рекомендаций.

  • Разрабатывать решения learning-to-rank с использованием поведенческих, контентных, контекстуальных и реального времени признаков.

  • Проектировать признаки ранжирования на основе кликов, конверсий, популярности, свежести, доступности и поведения пользователей.

  • Оценивать качество ранжирования с помощью метрик Precision, Recall, NDCG, MAP, MRR и связанных с релевантностью показателей.

  • Оптимизировать модели для низкой задержки вывода и исследовать деградацию релевантности, смещения и циклы обратной связи.

• Рекомендательные системы

  • Разрабатывать модели рекомендаций и стратегии генерации кандидатов для персонализированных и неперсонализированных сценариев.

  • Строить этапы recall и ранжирования для многоступенчатых конвейеров рекомендаций.

  • Работать с кейсами рекомендаций связанных товаров, дополнительных товаров, следующих действий и поведенческих рекомендаций.

  • Разрабатывать представления пользователей, товаров, сессий и контекста.

  • Балансировать релевантность, разнообразие, новизну, охват и бизнес-ограничения.

• Эксперименты и оценка

  • Проектировать и проводить офлайн и онлайн эксперименты для улучшения поиска, ранжирования и рекомендаций.

  • Создавать фреймворки оценки, связывающие качество моделей с продуктовыми и бизнес-результатами.

  • Проектировать и анализировать A/B тесты с использованием метрик CTR, конверсии, вовлечённости, удержания и дохода.

  • Создавать воспроизводимые конвейеры для подготовки данных, обучения моделей, оценки и сравнения.

  • Оценивать устойчивость моделей по сегментам трафика, группам запросов, когортам пользователей и крайним случаям.

• Конвейеры ML и сотрудничество

  • Строить сквозные ML-конвейеры для генерации признаков, обучения, валидации, деплоя и мониторинга.

  • Работать с высоконагруженными, реального времени и низколатентными производственными системами.

  • Обрабатывать большие наборы данных с использованием Python, SQL, пакетных конвейеров, стриминговых систем и Kafka.

  • Сотрудничать с командами продукта, бэкенда, дата-инжиниринга и MLOps для вывода ML-решений в продакшен.

  • Коммуницировать технические решения, результаты экспериментов и компромиссы, внося вклад в лучшие практики ML.

Вы будете успешны у нас, если у вас есть

• Сильный практический опыт создания производственных систем поиска, ранжирования или рекомендаций.

• Отличные навыки Python и SQL для машинного обучения, обработки данных и аналитических запросов.

• Практический опыт learning-to-rank, извлечения кандидатов, релевантности поиска или моделирования рекомендательных систем.

• Опыт построения и оценки многоступенчатых конвейеров извлечения и ранжирования.

• Глубокое понимание метрик поиска и рекомендаций, включая Precision, Recall, NDCG, MAP, MRR, CTR и конверсию.

• Опыт работы с инженерией признаков и поведенческими данными, такими как показы, клики, сессии и конверсии.

• Опыт работы с ML-библиотеками, такими как scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, PyTorch или TensorFlow.

• Опыт работы с масштабными производственными системами, распределённой обработкой данных, аналитическими базами данных и стриминговыми платформами.

• Хорошее понимание экспериментов и A/B тестирования, с умением самостоятельно строить и валидировать ML-решения.

Будет плюсом:

• Опыт работы с Elasticsearch, OpenSearch, Solr, Lucene или другим стеком поисковых движков.

• Опыт работы с векторными базами данных, приближённым поиском ближайших соседей и гибридным лексико-семантическим извлечением.

• Опыт работы с пониманием запросов, классификацией, исправлением орфографии, синонимами или расширением запросов.

• Опыт работы с DSSM, двухбашенными моделями, ранжированием на основе BERT, кросс-энкодерами или аналогичными нейронными архитектурами.

• Опыт работы с масштабными платформами данных и ML, такими как Airflow, MLflow.

Условия

Мы знаем, что талант заслуживает лучших условий, поэтому вот что вас ждёт у нас:

• Трудовой договор с базой в ЕС и трёхлетняя рабочая виза на Кипр с полной поддержкой в релокации и визовых процессах, включая помощь вашей семье.

• Полный пакет релокации: перелёты в Лимассол для вас и вашей семьи, оплачиваемая компанией квартира на первый месяц и полная поддержка переезда для комфортного и беспроблемного переезда.

• Прозрачные оценки эффективности два раза в год с возможностями бонусов и пересмотра зарплаты.

• Частная медицинская страховка для вас и вашей семьи, корпоративный мобильный план (безлимитный на Кипре с роумингом) и беспроцентная поддержка при покупке автомобиля.

• Фонд накоплений (Кипр): долгосрочный сберегательный план, финансируемый совместно вами и компанией (доступен после испытательного срока), который растёт на протяжении всего вашего времени с нами на Кипре.

• Поддержка осознанности и благополучия, включая психологическую помощь с покрытием 50%.

• 50% покрытие оплаты школы и детского сада для ваших детей.

• Полностью оплачиваемые спортивные льготы, а также доступ к внутренним электросамокатам и аренде велосипедов, компенсация покупки велосипеда.

• Инвестиции в ваше развитие: оплачиваемые языковые курсы и доступ к программам развития, включая конференции, тренинги и коучинг для поддержки вашего профессионального пути.

• Культура признания: программа поощрения коллег для празднования ваших достижений.

• Полностью оборудованный офис в центре Лимассола с всем необходимым для глубокой работы и сотрудничества.

• Бесплатное питание в офисе и собственная кофейня с качественными напитками и здоровым баром с питательными закусками.

• Сильная инженерная культура: международные команды, корпоративные мероприятия, тимбилдинги и хакатоны — потому что отличная работа происходит в отличных сообществах.

Процесс найма

• Интервью с HR (40 минут);

• Техническое интервью (1,5 часа);

• Финальное интервью (45 минут).