Computer Vision engineer в команду Поиск по фото

О компании и команде

Wildberries – это крупнейший маркетплейс России с миллионами пользователей и миллиардными оборотами, работающий на рынке уже 19 лет. Наша компания стабильно развивается, внедряя передовые SOTA-решения в существующие продукты и активно разрабатывая новые.

Команда Поиска по фото занимается созданием и развитием рекомендательной ленты «Похожие по фото» и сервиса «Поиск по фото». Мы разрабатываем интеллектуальные алгоритмы обработки изображений, повышая качество поиска и персонализации контента на платформе.

Работа нашей команды напрямую влияет на ключевые бизнес-показатели маркетплейса, помогая миллионам пользователей ежедневно находить нужные товары быстрее и удобнее.Наша цель — использовать современные технологии компьютерного зрения и машинного обучения, чтобы сделать поиск и рекомендации еще более точными, персонализированными и удобными.

Ожидания от кандидата

• Опыт работы с нейросетями для обработки изображений и мультимодальными данными - VIT, CLIP, SigLip, Gemma, Qwen, BGE, YOLO;
• Знание принципов векторных баз данных и работы с ними;
• Умение оборачивать ML-решения в продовые пайплайны (Docker, Airflow);
• Понимание базовых алгоритмов и структур данных;
• Опыт работы с classic ML, включая рекомендательные системы;
• Опыт работы с разметкой данных и созданием эффективных датасетов;
• Понимание архитектуры поисковых систем и работы с крупными массивами изображений;
• Знание инструментов для анализa качества ML-моделей будет плюсом.

Что нужно делать

• Разрабатывать и обучать модели детекции для выделения главных объектов на изображениях;
• Обучать эмбеддинговые модели для распознавания и извлечения мета-информации из изображений;
• Использовать подходы CLIP-like и metric-learning для повышения качества поиска;
• Обучать модели для генерации текстовых тегов по изображениям и для уточнения фотопоиска текстом;
• Решать задачи классификации и OCR (распознавание текста);
• Обучать классические ML-модели для ранжирования результатов поиска;
• Создавать датасеты и разрабатывать инструкции для команд разметки;
• Масштабировать решение на большой объем данных;
• Подготавливать модели к продакшену с многомиллионной аудиторией.

Условия работы

• Интересные задачи, и исследовательские, и прикладные, возможность переключаться между ними и видеть улучшения от них в production;
• Большие данные, сотни миллионов товаров, миллиарды действий пользователей в день, ресурсы и инфраструктуру, необходимые для работы с ними;
• Инфраструктура: Мощные GPU-кластеры, петабайты данных;
• Развитие: Конференции, курсы, внутренние митапы;
• Гибридный или удаленный формат работы с гибким началом рабочего дня;
• Бесплатное питание в наших офисах;
• Скидки на фитнес и образовательные программы.