ML Engineer RecSys в Маркет

Наша команда делает персональные рекомендации товаров на главной странице Яндекс Маркета, аналоги и сопутствующие товары в карточке товара, а также апсейл-рекомендации в корзине. Также мы занимаемся персонализацией поиска.

Сейчас мы хотим усилить направление товаров-аналогов и персонализации поиска, поэтому ищем ML-инженера.

Какие задачи вас ждут

Развитие текущих моделей для подбора аналогов
Это SplitBERT, коллаборативная фильтрация, статистическая совстречаемость и др.

Ранжирующие катбусты
Понадобится добавлять персональные фичи, экспериментировать с таргетом.

Учёт юнит-экономики в рекомендациях
Отвечать на вопрос, как на разных этапах рекомендательной системы учесть свойства товара.

LLM
Генерация категорийных связок аналогов и сопутствующих товаров через LLM. Первый подход уже в проде — нужно улучшать.

Аналитика данных, EDA
Изучать наши данные и искать точки роста в ML-моделях через новые таргеты, фичи или бизнес-логику.

Мы ждем, что вы

• Разбираетесь в классическом ML (CatBoost, ML-метрики, способы генерации фич) и NLP (дообучение BERT, базовые знания LLM)
• Владеете Python и SQL (YQL)
• Проводили A/B-тестирование

Будет плюсом, если вы

• Работали с задачами поиска или рекомендаций
• Работали с LLM