data scientist in recommender systems

Привет! Это команда Рекомендаций к товарам. Мы отвечаем за рекомендации на карточке товара (PDP) — один из ключевых рекомендательных сценариев Ozon. Каждый день через наши алгоритмы проходят миллионы пользователей, а качество рекомендаций напрямую влияет на GMV, количество заказов, рекламную выручку и пользовательский опыт. Наша команда развивает полный стек рекомендаций на PDP: от retrieval и candidate generation до нейросетевого ранжирования и финального формирования выдачи. Мы работаем как над классическими рекомендательными алгоритмами, так и над современными DL-подходами, мультимодальными эмбеддингами и LLM-based решениями.

• Развивать retrieval и ranking модели для рекомендаций на карточке товара.
• Исследовать новые архитектуры рекомендательных систем и внедрять их в production.
• Проектировать датасеты, таргеты и функции потерь для обучения моделей
• Запускать и анализировать А/Б-тесты.
• Оптимизировать производительность пайплайнов обучения и инференса.
• Взаимодействовать со смежными командами платформы, рекламы и ML-инфраструктуры.
• Участвовать в разработке production-сервисов и процессов вывода моделей.

• Опыт работы в Data Science / Machine Learning от 3 лет
• Уверенное знание Python
• Глубокие знания ML и DL
• Опыт обучения и вывода в production рекомендательных или поисковых моделей
• Опыт работы с PyTorch
• Владение Hadoop-стеком (PySpark, Hive, HDFS), опыт работы с большими данными
• Опыт дизайна и анализа А/Б-тестов
• Умение самостоятельно вести проекты и доводить идеи до результата
• Будет плюсом: Опыт разработки рекомендательных систем; Опыт работы с retrieval-технологиями (DSSM, Two-Tower, ANN/KNN, ColBERT и др.); Опыт работы с мультимодальными моделями; Опыт работы с LLM и генерацией разметки; Опыт разработки на Go; Опыт работы с высоконагруженными сервисами

• Условий в вакансии нет