Обязанности:
Задачи:- разработка и поддержка сервиса матчинга товаров между маркетплейсами- проектирование и оптимизация пайплайнов сопоставления на основе текстовых и визуальных признаков- интеграция и fine-tuning NLP/CV моделей для генерации эмбеддингов (текст, изображения)- разработка эвристик и правил для повышения точности матчинга (категории, бренды, атрибуты)- анализ качества матчинга, построение метрик и A/B-тестов Требования: - опыт разработки систем товарного матчинга / дедупликации / entity resolution - практическое владение методами NLP-эмбеддингов (BERT, sentence-transformers и аналоги) и CV-эмбеддингов (CLIP, ResNet и аналоги)- понимание подходов к approximate nearest neighbor search (FAISS, Elasticsearch KNN, Qdrant)- опыт работы с Python, FastAPI / аналогичные фреймворки- умение строить и оценивать пайплайны матчинга (precision/recall, threshold tuning)- опыт работы с большими каталогами товаров (100K+ SKU) — плюсПохожие вакансии