Обязанности:
Наша команда делает персональные рекомендации товаров на главной странице Яндекс Маркета, аналоги и сопутствующие товары в карточке товара, а также апсейл-рекомендации в корзине. Также мы занимаемся персонализацией поиска. Сейчас мы хотим усилить направление товаров-аналогов и персонализации поиска, поэтому ищем ML-инженера. Какие задачи вас ждут Развитие текущих моделей для подбора аналоговЭто SplitBERT, коллаборативная фильтрация, статистическая совстречаемость и др. Ранжирующие катбустыПонадобится добавлять персональные фичи, экспериментировать с таргетом. Учёт юнит-экономики в рекомендацияхОтвечать на вопрос, как на разных этапах рекомендательной системы учесть свойства товара. LLMГенерация категорийных связок аналогов и сопутствующих товаров через LLM. Первый подход уже в проде — нужно улучшать. Аналитика данных, EDAИзучать наши данные и искать точки роста в ML-моделях через новые таргеты, фичи или бизнес-логику. Мы ждем, что вы Разбираетесь в классическом ML (CatBoost, ML-метрики, способы генерации фич) и NLP (дообучение BERT, базовые знания LLM) Владеете Python и SQL (YQL) Проводили A/B-тестирование Будет плюсом, если вы Работали с задачами поиска или рекомендаций Работали с LLMПохожие вакансии