Senior ML-инженер в команду Поиска

Мы предлагаем тебе уникальную возможность работать над современной поисковой системой, которая обрабатывает миллионы запросов в день и помогает пользователям находить релевантные результаты — от музыки и подкастов до книг и статей. В твоём распоряжении — огромный массив пользовательских данных: более 100 млн объектов, миллионы ежедневных запросов, поведенческие сессии, клики, удержание и контекстные сигналы — и всё это продолжает расти.

Мы - Звук! Создаем аудиостриминг c музыкой в HiFi-качестве, подкастами, аудиокнигами, эксклюзивными плейлистами и разделом для детей. Только представь: утренние медитации на колонке, любимые треки в машине по дороге в офис, плейлист на вебе для концентрации, пока делаешь слайды, а вечером — новый выпуск подкаста на прогулке с собакой прямо в телефоне. И все это — со Звуком!

• Разработка и оптимизация поисковых сценариев на основе классического ML и глубокого обучения: ранжирование результатов, персонализация поиска, предсказание намерений, расширение запросов, коррекция опечаток, семантический поиск. Создание новых функций поиска: — Персонализированные “связанные запросы” — Автодополнение с учетом контекста и истории — Поиск по смыслу, а не по ключевым словам (semantic search) — Ранжирование с учетом времени, устройства, местоположения, поведения

• Полный цикл внедрения решений в продакшен: от идеи → эксперимента → A/B-теста → деплоя → мониторинга. Ты будешь интегрировать модели в поисковый пайплайн, работать с индексами, кэшами и API-сервисами.

• Мониторинг и поддержка поисковых систем: анализ релевантности, выявление “слабых” запросов, отслеживание дрейфа, контроль качества результатов (MRR, NDCG).

• Проведение A/B-тестов и метрический анализ: ты будешь измерять, как они влияют на пользовательский опыт и бизнес-метрики (удержание, конверсия, время в приложении) совместно с ML-аналитиками.

• Исследование и внедрение новейших подходов: от BERT до LLM-like ранкеров

• Техническое образование.

• Опыт работы в области Data Science / Machine Learning от 3 лет.

• Опыт разработки и внедрения поисковых систем (Search Systems) — от 1 года.

• Понимание архитектуры поиска: индексация, ранжирование, пере-ранжирование, фильтрация, кэширование, обработка запросов.

• Опыт внедрения ML-моделей в продакшен с использованием CI/CD, Docker, Kubernetes, Airflow, FastAPI и других инструментов.

• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, особенно применительно к поиску: — BM25 — Линейные модели (LR, GBDT — CatBoost, XGBoost) — Глубокие модели (DSSM, DPR, BERT, ColBERT) — Методы ранжирования: LambdaMART, Pairwise/Pointwise Loss — Метрики: NDCG, MRR, MAP, Precision

• Уверенное владение Python 3 на уровне разработчика — ты будешь писать код, который работает в продакшене.

• Опыт работы с библиотеками и фреймворками: Для поиска и ранжирования: Faiss, Qdrant, OpenSearch Transformers (Hugging Face), SentenceTransformers, SASRec, BERT; Для классического ML: Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM; Для работы с данными: SQL, PySpark, Pandas, Polars; Для инфраструктуры: Docker, Kubernetes, Airflow, Redis, FastAPI, HDFS, S3

• Возможность принять участие в развитии продукта, которым пользуются миллионы
• Гибридный или удаленный формат работы
• Стильное рабочее пространство рядом с м. Кутузовская (буквально 5 минут от метро / МЦК)
• ДМС
• Преимущества работы в аккредитованной IT‑компании