ML Engineer в Геосервисы
О компании
Wildberries — это международная технологическая компания, образованная в результате объединения двух лидеров в своих областях: IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Компания занимается созданием собственного картографического стека для улучшения внутренних сервисов, сфокусировав внимание на технологическом суверенитете и переходе от использования открытых данных к собственным системам хранения и обработки геоданных.
Компания активно разрабатывает решения для улучшения геокодирования, роутинга и поиска по геоданным, что позволяет поддерживать высокое качество предоставляемых услуг и улучшать пользовательский опыт.
О вакансии
В команде Wildberries вы будете работать над развитием и оптимизацией методов машинного обучения для решения широкого спектра задач, связанных с геоданными. Основное внимание будет уделено разработке и внедрению ML-пайплайнов, а также созданию систем ранжирования и классификации для обработки больших объемов данных.
Команда активно занимается интеграцией различных источников данных, что позволяет формировать качественные и точные решения для прикладных задач, таких как обнаружение дубликатов точек интереса. Ваш опыт работы с ML-моделями и алгоритмами повлияет на развитие внутренних сервисов компании и повышит уровень их надежности.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать и внедрять ML-пайплайны для решения реальных задач с геоданными.
- Создавать и оптимизировать системы ранжирования для различных источников данных.
- Решать задачи по обнаружению дубликатов POI по ключевым признакам.
- Заниматься фича-инжинирингом и выявлением признаков для ранжирования.
- Содействовать в интеграции сторонних источников данных.
Что мы предлагаем:
- Возможность работать в международной технологической компании.
- Участие в создании уникального картографического продукта.
Обязанности
- Разработка и внедрение ML-пайплайнов для геоданных.
- Оптимизация систем ранжирования для приоритизации данных.
- Решение задач по обнаружению дубликатов POI.
- Фича-инжиниринг и выявление признаков для ранжирования.
- Интеграция различных сторонних источников данных.
Требования
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Все вакансии
- Попасть в команду
- Строительство
- Сервисные позиции
- Разрабатывать и внедрять ML-пайплайны для решения реальных проблем с геоданными;
- Создавать и оптимизировать ранкинг-системы для приоритизации и ранжирования различных источников данных;
- Решать прикладные задачи, такие как обнаружение дублей POI (точек интереса) по названиям, координатам и другим признакам.
- Заниматься фича-инжинирингом и выявлять признаки для ранжирования (например, расстояние между точками, совпадение категорий, похожесть названий, брендов);
- Помогать в интеграции различных сторонних источников данных.
- Глубокое понимание и опыт работы с ML-моделями и алгоритмами;
- Опыт в разработке и внедрении систем ранжирования и классификации;
- Умение работать с метриками и демонстрировать эффективность ML-решений;
- Базовое понимание принципов работы картографических систем;
- Уверенное владение SQL (или PostgreSQL), умение самостоятельно строить сложные запросы;
- Опыт решения задач, связанных с обработкой и анализом больших объемов данных;
- Будет плюсом - знакомство с RAG и MREG, опыт работы с эмбеддингами, ANN, OpenSearch.