Senior Data Scientist - (Global Search, Consumer)

Мы ищем Senior Data Scientist - (Global Search, Consumer) в Search Ranking team внутри нашего Global Search tribe. Если вам интересно работать на стыке передовых исследований в области глубокого обучения и высоконагруженных production-систем, а также вас увлекает автономное AI-экспериментирование, эта роль для вас.

Наш поиск работает более чем в 60 странах на 35 языках и обрабатывает свыше 80 миллионов поисковых запросов в день на четырёх континентах. Системы ранжирования, которые вы будете создавать, напрямую определяют, что видят миллионы клиентов каждый раз, когда открывают приложение.

• Полное владение стеком ранжирования: проектирование, разработка и вывод в production глубоких нейросетевых моделей ранжирования, включая архитектуры DCN-V2, MMoE и Two-Tower, работающих в production с высокой пропускной способностью и низкой задержкой. Вы будете отвечать за весь жизненный цикл: от офлайн-экспериментов и оценки до мониторинга и итеративных улучшений.
• Развитие агентного ML-исследования: поддерживайте и продвигайте переход от ручного экспериментирования к оркестрации на основе промптов. Вы будете использовать LLM-агентов для написания кода (например, Claude Code, Gemini), чтобы автономно итерировать над feature engineering и архитектурами Learning to Rank (LTR). Вдохновляясь парадигмой auto-research, вы будете проектировать ночные пайплайны экспериментов и анализировать результаты сотен автономных запусков, чтобы быстро выявлять сигналы.
• Руководство инновациями в feature engineering и архитектуре моделей: применяйте глубокую экспертизу в сигналах ранжирования, feature stores и embedding-based retrieval, чтобы повышать качество наших ранжировщиков. Предлагайте и проверяйте новые архитектуры моделей, опирающиеся на последние исследования, и превращайте академические достижения в системы production-уровня.
• Обеспечение надёжности в production: поддерживайте строгие стандарты работоспособности моделей в production. Вы будете отвечать за мониторинг дрейфа моделей, деградации задержки и целостности пайплайнов признаков и быстро реагировать, когда сигналы отклоняются от нормы, сохраняя высокое качество ранжирования для пользователей на всех рынках.
• Сотрудничество между дисциплинами: работайте как технический партнёр с Backend Engineers, Data Engineers и Product Managers, чтобы обеспечивать сквозные улучшения. Объясняйте сложные компромиссы в ML понятным языком для нетехнических заинтересованных сторон и участвуйте в формировании роадмапа команды.
• Повышение планки: наставляйте junior- и mid-специалистов по data science, развивайте лучшие практики в строгости экспериментов и качестве кода и активно участвуйте в формировании культуры обучения, особенно в отношении новых агентных рабочих процессов разработки.

• Степень магистра (или бакалавра при опыте работы 6+ лет) в области Computer Science, математики, физики или в смежной количественной области. 4+ года опыта работы в индустрии в роли Data Scientist или Machine Learning Engineer с применением ML в высоконагруженных production-средах.
• Deep Learning Ranking и LTR: практический опыт внедрения в production современных архитектур ранжирования на основе глубокого обучения — DCN-V2, MMoE, Two-Tower — и уверенное владение multi-task learning, взаимодействиями между признаками (cross-feature interactions) и оптимизацией эмбеддингов в масштабе. Прочная база в методах LTR (pointwise, pairwise, listwise), офлайн-метриках оценки (NDCG, MRR) и понимание сложностей, связанных с переносом офлайн-метрик на результаты онлайн A/B-тестов.
• Агентная разработка и разработка с помощью AI: уверенное владение LLM-агентами для написания кода и агентными CLI-инструментами (например, Claude Code, Gemini) как полноценными инструментами вашего рабочего процесса — не только для шаблонного кода, но и для автономной генерации экспериментов, прототипирования архитектур и быстрых итераций. Знакомство с парадигмой auto-research и комфортная работа с анализом больших объёмов автономно сгенерированных результатов экспериментов.
• Техническая глубина и MLOps: экспертное владение Python и его ML-экосистемой (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn). Уверенное владение SQL (dbt), облачными средами (GCP или AWS) и обработкой больших данных в масштабе (PySpark, Scala). Глубокое понимание полного жизненного цикла ML — feature stores, векторные базы данных, версионирование моделей, фреймворки A/B-экспериментов и развёртывание в высокопроизводительной инфраструктуре с низкой задержкой. Практический опыт с практиками MLOps: CI/CD для ML-пайплайнов, Metaflow, трекинг экспериментов, model registry и мониторинг в production, включая обнаружение дрейфа, отслеживание задержки и оповещения о качестве данных.
• Решение проблем и ответственность: умение уверенно работать в условиях неопределённости и превращать широкие бизнес-цели в чётко очерченные проекты по data science. Вы отвечаете за результаты, а не только за выполненную работу.
• Командный дух: подтверждённая способность эффективно работать в кросс-функциональных, глобально распределённых командах. Сильные коммуникативные навыки, позволяющие объяснять поведение моделей, результаты экспериментов и компромиссы как техническим, так и нетехническим аудиториям

Забота о том, чтобы вы и все наши Heroes были в порядке, счастливы и здоровы, всегда в нашем меню. Ведь если вы в хорошей форме, то и мы в хорошей форме.

• Используйте все преимущества нашей гибридной модели работы и приходите в команду для живого общения и совместной работы в нашем красивом кампусе в Берлине 2 дня в неделю
• Мы предлагаем 27 дней отпуска, плюс один дополнительный день на 2-м и 3-м году работы
• Мы поддержим ваше развитие и возможности карьерного роста: образовательный бюджет 1.000 €, языковые курсы, поддержка родителей и доступ к платформе Udemy Business с множеством онлайн-курсов.
• Двигайтесь и получайте те самые замечательные эндорфины, которые бодрят ум: медицинские обследования, медитация и спортзал.
• Деньги. Бабки. Капуста. Как бы вы это ни называли, мы поможем: программа покупки акций для сотрудников (Employee Share Purchase Plan), Sabbatical Bank, скидка на проездной билет на общественный транспорт, страхование жизни и от несчастных случаев, корпоративный пенсионный план
• Нет ничего лучше, чем собраться вместе за едой. Вот несколько способов это сделать. Вся вкуснота: цифровые ваучеры на питание и продуктовые ваучеры.
• Интересно, каково это — переехать в Берлин? В этой статье мы собрали 10 вещей, которые стоит знать о переезде в Берлин и о том, как Delivery Hero может вас поддержать. Вы также можете посетить наш relocation hub и узнать больше о переезде в Берлин.

Мы убеждены, что разнообразие и инклюзивность — ключ к созданию не только увлекательного продукта, но и потрясающего опыта для клиентов и сотрудников. Это начинается с найма, поэтому мы не допускаем дискриминации по признаку расовой принадлежности, религиозных убеждений, цвета кожи, национального происхождения, гендерной идентичности или самовыражения, сексуальной ориентации, возраста, семейного положения, инвалидности или по любому другому признаку, который делает вас именно вами.