Computer Vision engineer в команду Поиск по фото
Компания: Wildberries
Локация: Москва
О компании
Wildberries — это международная технологическая компания, созданная в результате слияния известной IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Компания занимает лидирующие позиции на рынке, предоставляя своим пользователям широкий спектр услуг и товаров. Wildberries активно развивает технологии для улучшения покупательского опыта, внедряя современные решения в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Ключевые факты:
- Лидер на рынке e-commerce России
- Миллионы пользователей ежедневно
- Инновационные технологии в сфере компьютерного зрения
- Создание сервисов для оптимизации поиска товаров
О вакансии
Команда Поиска по фото в Wildberries работает над созданием и развитием рекомендательной ленты «Похожие по фото» и сервиса «Поиск по фото». Мы занимаемся разработкой интеллектуальных алгоритмов обработки изображений, которые значительно улучшат качество поиска и персонализации контента на платформе. Работа нашей команды вносит важный вклад в ключевые бизнес-показатели маркетплейса, обеспечивая комфортный доступ к товарам для миллионов пользователей.
Наша цель заключается в использовании самых современных технологий компьютерного зрения и машинного обучения, для того чтобы сделать поиск и рекомендации более точными и удобными для пользователей.
Чем предстоит заниматься:
- Разработка и обучение моделей детекции для выделения объектов на изображениях
- Обучение эмбеддинговых моделей для распознавания и извлечения мета-информации из изображений
- Использование подходов CLIP-like и metric-learning для повышения качества поиска
- Обучение моделей для генерации текстовых тегов по изображениям
- Решение задач классификации и OCR (распознавание текста)
- Создание датасетов и инструкций для команд разметки
- Подготовка моделей к продакшену с многомиллионной аудиторией
Что мы предлагаем:
- Интересные проекты с реальным влиянием на бизнес
- Работа в команде профессионалов
- Современные технологии и подходы в разработке
- Участие в формировании и развитии продуктового сервиса
Обязанности
- Разработка и обучение моделей детекции для выделения объектов на изображениях
- Обучение эмбеддинговых моделей для распознавания и извлечения мета-информации
- Использование подходов CLIP-like и metric-learning для повышения качества поиска
- Обучение моделей для генерации текстовых тегов по изображениям и уточнения фотопоиска текстом
- Решение задач классификации и распознавания текста (OCR)
- Создание датасетов и разработка инструкций для команд разметки
- Подготовка моделей к продакшену с большой аудиторией
Требования
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Разрабатывать и обучать модели детекции для выделения главных объектов на изображениях;
- Обучать эмбеддинговые модели для распознавания и извлечения мета-информации из изображений;
- Использовать подходы CLIP-like и metric-learning для повышения качества поиска;
- Обучать модели для генерации текстовых тегов по изображениям и для уточнения фотопоиска текстом;
- Решать задачи классификации и OCR (распознавание текста);
- Обучать классические ML-модели для ранжирования результатов поиска;
- Создавать датасеты и разрабатывать инструкции для команд разметки;
- Масштабировать решение на большой объем данных;
- Подготавливать модели к продакшену с многомиллионной аудиторией.
- Опыт работы с нейросетями для обработки изображений и мультимодальными данными - VIT, CLIP, SigLip, Gemma, Qwen, BGE, YOLO;
- Знание принципов векторных баз данных и работы с ними;
- Умение оборачивать ML-решения в продовые пайплайны (Docker, Airflow);