RWB·3 дн назад
ML Engineer в Поиск
Ориентир по рынку≈ 353 000 – 382 000 ₽наша приблизительная оценка по 10 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
≈ 4,4 тыс.–4,7 тыс. $
УдалённоMiddleПолная занятостьИз России
≈ 353 000 – 382 000 ₽наша приблизительная оценка
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Вакансия к тому же свежая, откликаться лучше сейчас.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Вилку работодатель не назвал. Ориентир на созвон: столько платят в 10 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.
Живость
Опубликована 3 дня назад. Свежие вакансии почти всегда живые.
Описание
Обязанности: 5, требования: 10. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Обещают
- аккредитованная IT-компания, ДМС со стоматологией, компенсация спорта, питание и психологическая поддержка
- Не сказано
- как оформят и часовой пояс команды
Что требуют
ОбязательноMLNLPPythonPyTorchSparkAirflowHugging FaceCatBoostXGBoost
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +46%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней RWB обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы ищем Middle+ / Senior ML Engineer в команду Поиска для развития направления Спеллчека пользовательских запросов и карточек товаров. При этом мы занимаемся широким спектром задач, связанных с обработкой текста в движке Поиска.
Чем предстоит заниматься
Улучшать текущие и развивать новые пайплайны обработки текста в запросах и карточках товаров (исправление опечаток, синонимизация)
Развивать направление онлайн-инференса в продуктах обработки текста
Разрабатывать пайплайн автоматического выделения текстовых синонимов для применения в ретривинге и ранжировании
Разрабатывать модель классификации запросов (текстовые, категорийно-атрибутивные, брендовые, нетекстовые)
Исследовать методы кластеризации (IVF и др.) для ускорения и повышения качества векторного поиска
Наши требования
Опыт работы в роли ML / NLP Engineer от 3 лет
Уверенное владение Python и стандартным ML/DS-стеком (polars, pytorch и т.д.)
Опыт работы со Spark и Airflow (построение и поддержка пайплайнов обработки данных, ETL)
Опыт разработки и внедрения трансформерных моделей (обучение, файнтюнинг, инференс — HuggingFace Transformers и т.п.)
Опыт работы с табличными моделями (LightGBM, CatBoost, XGBoost) — построение ранжирующих/классификационных моделей
Опыт применения методов кластеризации (например, IVF и другие подходы для векторных индексов/ANN-поиска)
Понимание задач NLP: нормализация текста, работа с опечатками, синонимия, классификация текстов
Опыт вывода моделей в продакшн, понимание требований к онлайн-инференсу (латентность, нагрузка)
Умение работать с большими объёмами данных, оптимизировать пайплайны обработки
Опыт работы с поисковыми системами (retrieval, ranking, семантический поиск) и векторными базами данных / библиотеками ANN-поиска (FAISS, HNSW и т.п.) будет плюсом
Мы предлагаем
Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое
Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании
Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.
Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников
Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое
Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников
