SberDevices - инновационное направление компании, которое создает умные устройства, виртуальные ассистенты и другие продукты в области NLP, gamedev, computer vision. Команда Поиска ищет ML Engineer в MusicSearch. Мы создаем поисковый движок, который позволяет ассистенту на устройствах находить нужный трек, исполнителя, плейлист или подкаст. Ты будешь работать с архитектурой движка и моделями ранжирования, делать выдачу персонализированной для пользователя. Обязанности ответственность за качество поиска: от метрик ранжирования до стабильности работы ранжирования в проде разработка и внедрение моделей ранжирования (Learning to Rank) для повышения релевантности поисковой выдачи работа над обновлением и перестроением индекса для улучшения качества и скорости поиска разработка запросно-независимых и запросно-зависимых фичей, персонализация поисковой выдачи в зависимости от действий пользователя планирование и проведение исследований и экспериментов для улучшения качества поиска построение пайплайнов оценки и переоценки качества (включая LLM-as-a-judge) и их поддержка участие в планировании инфрструктуры, взаимодействие с командой инфраструктуры для внедрения ltr-моделей и новых фичей в высоконагруженную ML систему Требования практический опыт в задачах ранжирования / поиска / рекомендаций / NLP от 3 лет опыт разработки и обучения LTR моделей понимание особенностей их продакшн эксплуатации опыт проектирования и оптимизации RAG систем и гибридных search+LLM решений глубокое знание метрик Information Retrieval (NDCG, MRR, Recall@k и др.) и понимание, какие метрики применять в разных классах задач навыки оптимизации ML моделей и пайплайнов для высоконагруженных систем: latency < 5 c, RPS > 1000 (онлайн инференс, кэширование, шардирование и т.п.) практический опыт использования OpenSearch / ElasticSearch как поисковой платформы (индексация, тюнинг ранжирования, анализ логов) опыт работы с оркестраторами задач (предпочтительно Airflow) для построения и поддержки ML пайплайнов Будет плюсом: построение процессов A/B-тестирования и методологии оценки качества работа с OpenSearch / ElasticSearch как поисковым инструментом понимание типов событий/логов вокруг поиска, создание фичей на их основе понимание принципов работы LLM и опыт их интеграции в поисковые цепочки опыт построения систем мониторинга и алертинга для ML-моделей Условия комфортный современный офис - м. Кутузовская ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус корпоративный спортзал и зоны отдыха более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера корпоративная пенсионная программа.
Похожие вакансии