ML Engineer

SberDevices - инновационное направление компании, которое создает умные устройства, виртуальные ассистенты и другие продукты в области NLP, gamedev, computer vision. Команда Поиска ищет ML Engineer в MusicSearch. Мы создаем поисковый движок, который позволяет ассистенту на устройствах находить нужный трек, исполнителя, плейлист или подкаст. Ты будешь работать с архитектурой движка и моделями ранжирования, делать выдачу персонализированной для позьзователя.

• ответственность за качество поиска: от метрик ранжирования до стабильности работы ранжирования в проде

• разработка и внедрение моделей ранжирования (Learning to Rank) для повышения релевантности поисковой выдачи

• работа над обновлением и перестроением индекса для улучшения качества и скорости поиска

• разработка запросно-независимых и запросно-зависимых фичей, персонализация поисковой выдачи в зависимости от действий пользователя

• планирование и проведение исследований и экспериментов для улучшения качества поиска

• построение пайплайнов оценки и переоценки качества (включая LLM-as-a-judge) и их поддержка

• участие в планировании инфрструктуры, взаимодействие с командой инфраструктуры для внедрения ltr-моделей и новых фичей в высоконагруженную ML систему

• практический опыт в задачах ранжирования / поиска / рекомендаций / NLP от 3 лет

• опыт разработки и обучения LTR моделей понимание особенностей их продакшн эксплуатации

• опыт проектирования и оптимизации RAG систем и гибридных search+LLM решений

• глубокое знание метрик Information Retrieval (NDCG, MRR, Recall@k и др.) и понимание, какие метрики применять в разных классах задач

• навыки оптимизации ML моделей и пайплайнов для высоконагруженных систем: latency < 5 c, RPS > 1000 (онлайн инференс, кэширование, шардирование и т.п.)

• практический опыт использования OpenSearch / ElasticSearch как поисковой платформы (индексация, тюнинг ранжирования, анализ логов)

• опыт работы с оркестраторами задач (предпочтительно Airflow) для построения и поддержки ML пайплайнов

• **Будет плюсом**

• построение процессов A/B-тестирования и методологии оценки качества

• работа с OpenSearch / ElasticSearch как поисковым инструментом

• понимание типов событий/логов вокруг поиска, создание фичей на их основе

• понимание принципов работы LLM и опыт их интеграции в поисковые цепочки

• опыт построения систем мониторинга и алертинга для ML-моделей

• гибридный формат работы

• офис - Москва, м Новослободская

• гибридный формат

• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• ипотека для сотрудников выгоднее до 7%

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.