ML-разработчик B2B-продуктов

Поисковые алгоритмы Яндекса могут найти всё для конечного потребителя. Если же пользователь ищет товары для организации, ему важно выбрать не только товар, но и надёжного поставщика. Условия поставки могут включать в себя и сроки отгрузки, и размер партии, и возможность работать с НДС. Бывает, что нужно заказать несколько партий товаров, при этом заключить контракты с минимумом поставщиков.

Мы видим большие перспективы в работе над сегментом B2B-поиска. Ищем специалистов, которые помогут из разнородных данных поставщиков сформировать товарные предложения, подобрать и склеить один и тот же товар от разных поставщиков, ранжировать такую товарную выдачу и сделать работу закупщика более комфортной и эффективной.

Что нужно делать:

• разрабатывать конвейер подготовки данных для B2B-продуктов: подключать источники, автоматически составлять карточки товаров, встраивать механизмы валидации;
• обучать модели ранжирования товаров;
• заниматься интеграцией cо сторонними сервисами.

Мы ждем, что вы:

• знаете классические алгоритмы и структуры данных;
• умеете тестировать свой код и разбираться в чужом;
• разрабатывали на С++;
• знаете основные методы машинного обучения или интересуетесь им — мы решаем задачи как с фокусом на ML, так и на бэкенд-разработку.

Будет плюсом, если вы:

• знаете Python;
• имели дело с реляционными СУБД или NoSQL-хранилищами.

Мы предлагаем:

• современный офис в центре Москвы со всем необходимым для комфортной работы и отдыха;
• парковка;
• официальное трудоустройство;
• бейджик, которым можно расплачиваться за питание на территории кампуса и в окрестностях;
• гибкий график: мы не контролируем, кто во сколько приходит и уходит, главное — выполнять задачи;
• расширенная программа ДМС: стоматология, обследования, вызов врача на дом, оплата 80% стоимости ДМС для супругов и детей;
• высокий совокупный доход, премии каждые полгода для всех, кто работает эффективно;
• возможность участвовать образовательных программах, лекциях и митапах Яндекса;
• команда талантливых экспертов, у которых можно многому научиться;
• культура открытости и взаимопомощи;
• возможность быстро видеть результаты работы и создавать сервисы, полезные миллионам людей.