Роль
Как Senior ML Engineer, сосредоточенный на оптимизации поиска, вы будете работать над улучшением качества нашего поискового продукта во всех частях поискового стека.
Вы будете решать задачи, такие как понимание запросов, их реформулирование и расширение, извлечение, ранжирование, пере‑ранжирование и отбор результатов. Ваша цель — выявлять места, где теряется качество поиска, разрабатывать лучшие подходы и превращать их в измеримые улучшения в продакшн. Это роль, сочетающая прикладной ML и информационный поиск, объединяющая эксперименты с реальным влиянием на продакшн. Вы будете работать с реальными запросами, масштабными поисковыми системами и сигналами оценки, чтобы улучшать релевантность, полноту, актуальность и общее качество результатов.
В этой позиции ваша ответственность будет
- Проектировать, реализовывать и эксплуатировать систему извлечения для поискового вертикали
- Подключать и настраивать конвейер данных, от ingest до настройки релевантности
- Строить слои графов знаний и разрешения сущностей: связывание сущностей / NER, онтологии и графовые базы данных (Neo4j или аналогичные)
- Разрабатывать конвейеры структурированного извлечения из «грязных», неструктурированных доменных данных
- Оценивать актуальность и доверие: моделировать, насколько мы уверены в факте и насколько он устарел, прежде чем предоставить его
- Определять метрики оценки и качества релевантности и добиваться измеримых улучшений
- Сотрудничать с командами crawling, indexing и ML, чтобы обеспечить выполнение требований к извлечению и ранжированию
- Обеспечивать безопасные эксперименты со стратегиями извлечения, ранжирования и извлечения
Вы можете подойти, если у вас есть:
- 6+ лет опыта разработки программного обеспечения, часть из которых в поиске / информационном поиске
- Сильные фундаментальные знания IR: инвертированные индексы, BM25/TF-IDF, понимание запросов, ранжирование и оценка (nDCG/MRR/recall@k)
- Опыт работы с векторным и гибридным извлечением: ANN, слияние dense+sparse, модели embeddings
- Опыт построения структурированного извлечения из «грязных»/неструктурированных доменных данных
- Свободное владение Python и комфорт в работе с системным уровнем производительности
Сильные кандидаты могут также иметь опыт в:
- Графах знаний: разрешение сущностей, связывание сущностей / NER, графовые БД (Neo4j), онтологии / проектирование схем
- Ответственность за релевантность / ранжирование реального продукта и её улучшение по метрикам IR
- Качество данных, обнаружение истины или системы, определяющие степень доверия к информации
- Публикации в области IR, ранжирования или графов знаний
Плюсы и привилегии:
- Конкурентоспособная компенсация
- Возможности карьерного роста и обучения
- Коллаборативная и инновационная культура
- Возможность работать над значимыми AI‑проектами
- Международная среда и талантливые команды
Каково работать в Nebius:
Быстрое развитие - Смелое мышление - Постоянный рост - Значимый вклад - Доверие и реальная автономия - Возможность формировать будущее AI
Заявление о равных возможностях:
Nebius является работодателем, предоставляющим равные возможности. Мы привержены созданию инклюзивного и разнообразного рабочего места и предоставлению равных возможностей трудоустройства во всех аспектах занятости. Мы не дискриминируем по признаку расы, цвета кожи, религии, пола (включая беременность), национального происхождения, ancestry, возраста, инвалидности, генетической информации, семейного положения, статуса ветерана, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или выражения, или любого другого признака, защищённого применимым законодательством.
Кандидаты должны иметь разрешение на работу в стране, в которой они подают заявку, и будут обязаны предоставить подтверждение права на трудоустройство в качестве условия найма.
Если вам нужны условия доступа в процессе подачи заявки, пожалуйста, дайте нам знать.