ML Engineer

SberDevices создает умные устройства, виртуальных ассистентов и продукты в области NLP, gamedev, computer vision. Команда Поиска разрабатывает поисковый движок для ассистента на устройствах, который находит треки, исполнителей, плейлисты и подкасты.

• Следить за качеством поиска: от метрик ранжирования до стабильности в проде;
• Разрабатывать и внедрять модели ранжирования (Learning to Rank) для повышения релевантности выдачи;
• Обновлять и перестраивать индекс для улучшения качества и скорости поиска;
• Создавать запросно-независимые и запросно-зависимые фичи, персонализировать выдачу по действиям пользователя;
• Планировать и проводить исследования и эксперименты для улучшения качества поиска;
• Строить пайплайны оценки и переоценки качества (включая LLM-as-a-judge) и поддерживать их;
• Участвовать в планировании инфраструктуры, взаимодействовать 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 задачах;
• Навыки оптимизации ML-моделей и пайплайнов для высоконагруженных систем: latency < 5 c, RPS > 1000 (онлайн-инференс, кэширование, шардирование и т.п.);
• Практический опыт с OpenSearch / ElasticSearch как поисковой платформой (индексация, тюнинг ранжирования, анализ логов);
• Опыт работы с оркестраторами задач (предпочтительно Airflow) для 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 и 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.

• Комфортный офис у м. Кутузовская;
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус;
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха;
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета;
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсионная программа;
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту (1/3 ключевой ставки ЦБ);
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты партнеров;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей.