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 качества поиска и ML-стратегии. Ваша зона ответственности: метрики качества, алгоритмы ранжирования, интеграция LLM в поисковый пайплайн, агентский поиск, A/B-тестирование. Вы определяете, что «хороший поиск» для каждой вертикали, и превращаете это в измеримые улучшения. Стек Python, PyTorch/Transformers, Elasticsearch (scoring/ranking), Triton, Milvus, LLM (OpenAI, Claude, open-source), MLflow, Airflow, SQL, A/B-testing frameworks. Задачи (первые месяцы) Построить пайплайн оценки качества поиска с нуля: golden sets, метрики (NDCG, MRR, precision@k, recall@k), dashboards. Аудит текущих алгоритмов ранжирования: scoring functions, boosting rules, анализ query logs. Запустить процесс SbS-оценки (side-by-side) и offline A/B для быстрой итерации. Настроить работу с командой оценки (assessors): guidelines, inter-annotator agreement, калибровка. Задачи (3–6 месяцев и далее) LLM-стратегии: query understanding (intent classification, query expansion, typo correction), LLM-based reranking, generative answers. Агентский поиск: проектирование и запуск AI-агентов для сложных пользовательских сценариев в новых вертикалях. Гибридный поиск: оптимизация комбинации BM25 + dense retrieval (embeddings), настройка весов по вертикалям. Построение ML-фичей для ранжирования: CTR prediction, relevance models, personalization signals. Online A/B-тестирование: дизайн экспериментов, статистическая значимость, метрики impact на бизнес. Наш идеальный кандидат 4–7+ лет в Search/NLP/ML, из них 1+ год в роли лида или tech lead. Глубокое понимание Information Retrieval: BM25, learning-to-rank, dense retrieval, hybrid search. Практический опыт с LLM: fine-tuning, prompting, RAG-архитектуры, agentic workflows. Опыт построения метрик качества поиска и пайплайна оценки (offline + online). Знание Elasticsearch на уровне scoring/ranking customization. Навыки A/B-тестирования и статистического анализа. Будет плюсом Опыт в e-commerce search. Публикации/выступления по теме search/NLP/IR. Опыт с multi-tenant системами (разные стратегии для разных клиентов). Знание SSRL, SPLADE и других современных подходов к retrieval. 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
Head of Search / Search Engineering Lead (Т Банк)
От 500 000 до 700 000 руб.
Москва. Станции метро: Белорусская
Any
Senior ML Engineer в команду Search
Договорная
Москва. Станции метро: Белорусская
«UZUM TECHNOLOGIES»
Договорная
Москва. Станции метро: Белорусская
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)