Data Scientist в команду Horizontal ML NLP
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Международный интернет-магазин одежды, обуви и товаров для дома
Описание вакансии
О компании и команде
Wildberries – это крупнейший маркетплейс России с миллионами пользователей и миллиардами оборота, работающий на рынке уже 20 лет.
Наша компания стабильно развивается и работает в усиленном режиме: использует современный стек и новейшие технологии, разрабатывает множество новых hi-tech продуктов.
Мы ищем Middle+ / Senior Data Scientists в команду Horizontal ML NLP / Recsys. Основная задача - приносить пользу различным продуктам внутри WB. В моменте фокусируемся на кандидатных моделях для рекомендаций, спеллчеке, различных сценариях в поиске и многом другом.
Ожидания от кандидата
- Понимание принципов работы архитектур нейронных сетей;
- Уверенный опыт обучения и практического применения современных нейросетевых моделей NLP и рекомендаций на torch;
- Понимание принципов работы LLM, LoRA;
- Опыт работы с системами инференса моделей;
- Опыт классичесого ML, иерархической кластеризации, мультикласс и мультилейбл классификации;
- Знания фреймворков автоматизации разработки ML-моделей - Airflow/MLFlow;
- Уверенное владение SQL-подобными базами данных, такими как Postgres, Clickhouse, Greenplum;
- Наличие публикаций по нейросетевой тематике / опыт выступлений на конференциях / навыки работы с Hadoop, HDFS и Spark будут считаться плюсом.
Что нужно делать
- Улучшать ранжирование товаров в поиске;
- Разрабатывать персонализированные user2item и item2item модели рекомендаций;
- Строить вопросно-ответные системы с помощью LLM;
- Разрабатывать спеллчекер на основе нейросетей.
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.