Команда отвечает за получение объявлений на L1-стадии поиска — то есть за формирование первичного пула кандидатов для поисковой выдачи. Мы разрабатываем и совершенствуем системы, которые эффективно отбирают релевантные товары среди десятков миллионов позиций. В работе сочетаем как простые эвристики, так и deep learning модели. Команда тесно сотрудничает с другими подразделениями поиска, чтобы обеспечивать высокое качество, скорость и масштабируемость. Наша задача — сделать результаты поиска максимально точными и полезными для пользователя с первых миллисекунд.

Примеры будущих задач:

— улучшение качества векторного поиска и эксперименты с новыми архитектурами эмбеддингов;

— разработка LLM-моделей для суммаризации объявлений и обогащения данных;

— cоздание новых кандидатогенераторов с учётом специфики отдельных категорий и пользовательских сценариев;

— оптимизация и развитие существующих кандгенов для повышения точности и покрытия поиска;

— участие в проектировании и разработке внутренней платформы для ускоренного создания и тестирования кандгенов.

Вам предстоит:

— готовить данные, проводить аналитику и формировать гипотезы для улучшения качества поиска;

— разрабатывать MLP-модели — от быстрых прототипов до продакшен-готовых решений;

— работать с backend-сервисами на Python и Go, участвовать в проектировании и разработке новых компонентов;

— проявлять продуктовое мышление и оценивать влияние изменений на ключевые метрики и пользовательский опыт;

— запускать A/B-тесты, контролировать корректность экспериментов и анализировать результаты.

Мы ждём, что вы:

— имеете большой опыт в разработке на Python, понимаете основы параллельного программирования;

— обладаете уверенными навыками работы с PyTorch и успешным опытом в создании нетиповых пайплайнов обучения;

— знаете основные DL-архитектуры в своём домене, понимаете архитектуру трансформера.

Будет здорово, если вы:

— пишете на Go или любом другом строго типизированном языке;

— имеете опыт в распределённом обучении;

— имеете опыт в поисковых и рекомендательных системах;

— имеете опыт внедрения DL-моделей в продакшен и оптимизации инференса.

Работа у нас — это:

— возможность улучшать опыт миллионов пользователей;

— интересные и сложные задачи на большом масштабе;

— сильная команда, которая всегда готова прийти на помощь;

— возможность изучать и пробовать новое, мощное железо для этого;

— бюджет на обучение, который можно тратить на курсы или профессиональную литературу;

— забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист;

— возможность работать удалённо или из офисов в четырёх городах России.