Wildberries

ML / Recsys Engineer в Товарные рекомендации

От 5 летГибридМосква

Навыки

PolarsPandasNumpyScipyScikit-learnXGBoostLightGBMCatBoostPySpark

Обязанности

  • 01Разрабатывать алгоритмы рекомендаций по сопутствующим и похожим товарам
  • 02Повышать релевантность рекомендаций для увеличения средней корзины и конверсии
  • 03Оптимизировать и перестраивать пайплайн подготовки данных и обучения моделей
  • 04Обучать модели ранжирования / эмбеддинговые модели, фьюзить табличные и контентные фичи, валидировать решение
  • 05Исследовать, проверять и адаптировать современные VLM подходы

Требования

  • 01Опыт работы в области ML от 3 лет
  • 02Опыт разработки рекомендательных систем в продуктах - понимание подходов, принципов и архитектур
  • 03Глубокие знания в классическом ML и опыт работы с актуальным стеком моделей
  • 04Практические навыки в ML-стеке: Polars/Pandas для ETL, Numpy, Scipy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost
  • 05Опыт разработки пайплайнов обучения и сериализации моделей
  • 06Уверенные навыки в алгоритмах и структурах данных, глубокие знания в DL, CLIP/VLM: уверенное понимание архитектур трансформеров и мультимодальных моделей
  • 07Опыт работы с современными LLM/VLM моделями, обучением мультимодальных векторных моделей, построением рекомендательных систем
  • 08Опыт работы с векторными базами данных, инструментами ANN для быстрых поисков и построением ETL-процессов с использованием PySpark будет плюсом

Условия

  • 01Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое
  • 02Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании
  • 03Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.
  • 04Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников
  • 05Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое
  • 06Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников