Обязанности:
AnyQuery — продукт экосистемы Т‑Банка. Делаем e-commerce Gen AI, поиск и персонализацию (поиск, автокомплит, рекомендации, визуальный поиск). Нашими решениями пользуются 1 000+ интернет-магазинов; продуктом пользуются сотни миллионов пользователей ежемесячно — поэтому у нас высокий стандарт качества и ответственности. Роль Вы — лидер направления поиска. Ваша зона ответственности: стратегия развития поисковых алгоритмов, качество поиска, работа с LLM в поисковом пайплайне, управление командами поиска, данных и оценки качества. Вы определяете техническое направление и обеспечиваете регулярную поставку фичей на 1 000+ ритейлеров. Стек Elasticsearch / OpenSearch, Milvus (векторный поиск), Python, Java, PostgreSQL, Kafka, Kubernetes, LLM (OpenAI, Claude, open-source). Задачи (первые месяцы) Аудит текущего качества поиска: метрики (NDCG, MRR, precision/recall), бизнес-метрики (CTR, add-to-cart, revenue per search). Выстроить пайплайн оценки качества поиска: offline-метрики, A/B-тесты, SbS-оценки, golden sets. Провести аудит пайплайна заливки и обогащения данных, определить bottlenecks и приоритеты. Синхронизировать работу команд: search engineering, data pipelines, ML/quality. Задачи (3–6 месяцев и далее) Запуск и масштабирование LLM-стратегий в поисковом пайплайне: query understanding, reranking, generative snippets. Агентский поиск: проектирование и запуск в новых вертикалях (fashion, electronics, FMCG и др.). Переработка пайплайна заливки данных: скорость, качество обогащения, масштабируемость на 1 000+ сайтов. Регулярная поставка фичей: приоритизация бэклога, delivery-ритм, метрики impact. Развитие гибридного поиска: Elasticsearch + vector search (Milvus), настройка индексов. Наш идеальный кандидат 5–8+ лет в поиске/рекомендациях, из них 2+ года в лидерской роли. Глубокий опыт с Elasticsearch/OpenSearch + векторный поиск (Milvus, Qdrant, Weaviate). Практический опыт интеграции LLM в поисковые пайплайны (query understanding, reranking, agentic RAG). Умение строить и контролировать метрики качества поиска (offline + online). Опыт управления командой из 5–15 инженеров. Опыт работы в multi-tenant SaaS или маркетплейсах. Будет плюсом Опыт в e-commerce поиске. Знание Kafka, Airflow, dbt для дата-пайплайнов. Публикации/выступления по теме search/NLP. Почему мы? Масштаб и ответственность: продукт с огромной аудиторией и реальным влиянием на e-commerce. Рост и обучение: внутренняя база знаний и обучение, доступ к материалам/книгам Т‑Банка. Сильная команда и влияние на технические решения. Забота о ментальном здоровье — скидки на услуги сервиса «Ясно». Английский по корпоративной программе совместно с Skyeng. Гибридный формат: крутой офис в центре Москвы (м. Белорусская) со спортзалом, катком, бесплатными завтраками, обедами, зонами для отдыха и медитацийПохожие вакансии
Search & Data Engineering Lead (Т Банк)
От 400 000 до 600 000 руб.
Москва. Станции метро: Белорусская
Any
Media buyer (Search Arbitrage / Search Feed)
Договорная
Москва. Станции метро: Белорусская
Игровые Системы
Договорная
Москва. Станции метро: Белорусская
Восточная горнорудная компания