ML / Recsys Engineer в Персональные рекомендации

Навыки

Обязанности

• 01Разрабатывать и развивать алгоритмы, которые формируют ленту рекомендаций на Главной странице Wildberries для каждого пользователя с учётом его контекста (история действий, время суток, устройство, сезонность и тд.)
• 02Внедрять и тестировать различные стратегии ранжирования — от классических (матричная факторизация, градиентный бустинг) до нейросетевых подходов (two‑tower модели, трансформеры)
• 03Настраивать отдельные модели и стратегии для других зон маркетплейса, а также развивать медиа рекомендации в Wibes и WB Книги
• 04Участвовать в ранжировании поисковой выдачи и каталога, добавлять персонализированные сигналы в алгоритмы
• 05Развивать профиль пользователя и фичи таргетинга для быстрого применения персонализации в различных сценариях (скидочные акции, пуш-уведомления, email‑рассылки)

Требования

• 01Опыт работы в направлении ML от 3х лет
• 02Знание классического ML, DL
• 03Понимание, как устроены рекомендательные системы
• 04Опыт разработки рекомендательных систем
• 05Хорошее знание алгоритмов и структур данных
• 06Знание и умение применять для ML стек Python (Polars, Pandas, Sklearn, Numpy, Scipy, XGBoost/LightGBM/Catboost), а также SQL
• 07Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят пользу
• 08Знание современных архитектур и желание развивать SOTA подходы к рекомендациям и ранжированию (OneRec, HSTU, DCN-v2)
• 09Опыт выкатки моделей в production

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