Head of Search / Search Engineering Lead (Т Банк)

AnyQuery — продукт экосистемы Т‑Банка. Делаем e-commerce Gen AI, поиск и персонализацию (поиск, автокомплит, рекомендации, визуальный поиск).

Нашими решениями пользуются 1 000+ интернет-магазинов; продуктом пользуются сотни миллионов пользователей ежемесячно — поэтому у нас высокий стандарт качества и ответственности.

Роль

Вы — лидер направления поиска. Ваша зона ответственности: стратегия развития поисковых алгоритмов, качество поиска, работа с LLM в поисковом пайплайне, управление командами поиска, данных и оценки качества. Вы определяете техническое направление и обеспечиваете регулярную поставку фичей на 1 000+ ритейлеров.

Стек

Elasticsearch / OpenSearch, Milvus (векторный поиск), Python, Java, PostgreSQL, Kafka, Kubernetes, LLM (OpenAI, Claude, open-source).

Задачи (первые месяцы)

• Аудит текущего качества поиска: метрики (NDCG, MRR, precision/recall), бизнес-метрики (CTR, add-to-cart, revenue per search).
• Выстроить пайплайн оценки качества поиска: offline-метрики, A/B-тесты, SbS-оценки, golden sets.
• Провести аудит пайплайна заливки и обогащения данных, определить bottlenecks и приоритеты.
• Синхронизировать работу команд: search engineering, data pipelines, ML/quality.

Задачи (3–6 месяцев и далее)

• Запуск и масштабирование LLM-стратегий в поисковом пайплайне: query understanding, reranking, generative snippets.
• Агентский поиск: проектирование и запуск в новых вертикалях (fashion, electronics, FMCG и др.).
• Переработка пайплайна заливки данных: скорость, качество обогащения, масштабируемость на 1 000+ сайтов.
• Регулярная поставка фичей: приоритизация бэклога, delivery-ритм, метрики impact.
• Развитие гибридного поиска: Elasticsearch + vector search (Milvus), настройка индексов.

Наш идеальный кандидат

• 5–8+ лет в поиске/рекомендациях, из них 2+ года в лидерской роли.
• Глубокий опыт с Elasticsearch/OpenSearch + векторный поиск (Milvus, Qdrant, Weaviate).
• Практический опыт интеграции LLM в поисковые пайплайны (query understanding, reranking, agentic RAG).
• Умение строить и контролировать метрики качества поиска (offline + online).
• Опыт управления командой из 5–15 инженеров.
• Опыт работы в multi-tenant SaaS или маркетплейсах.

Будет плюсом

• Опыт в e-commerce поиске.
• Знание Kafka, Airflow, dbt для дата-пайплайнов.
• Публикации/выступления по теме search/NLP.

Почему мы?

• Масштаб и ответственность: продукт с огромной аудиторией и реальным влиянием на e-commerce.
• Рост и обучение: внутренняя база знаний и обучение, доступ к материалам/книгам Т‑Банка.
• Сильная команда и влияние на технические решения.
• Забота о ментальном здоровье — скидки на услуги сервиса «Ясно».
• Английский по корпоративной программе совместно с Skyeng.
• Гибридный формат: крутой офис в центре Москвы (м. Белорусская) со спортзалом, катком, бесплатными завтраками, обедами, зонами для отдыха и медитаций