Вакансия из Telegram канала - Название доступно после авторизации
Пожаловаться
Зарплата и рынок
ЗП не указана
На похожих ролях по рынку
$4.5к$5.3кмедиана$8.3к
13 в выборке
На международном рынке: $200к/год ($163к - $245к)
84
Хорошая вакансия
развернуть
У роли понятный фокус на NLP и поиске, включая вывод моделей в продакшн, но широкий набор технологий и диапазон уровней оставляют вопросы к точному объёму задач и грейду.
Кликните для подробной информации
Широкий набор задачСовременный стекМасштабный продукт
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
TL;DR
ML Engineer (NLP): Развитие спеллчека пользовательских запросов и карточек товаров с акцентом на обработку текста, онлайн-инференс и векторный поиск. Focus on разработке трансформерных и классификационных моделей, оптимизации пайплайнов для больших объёмов данных и обеспечении низкой латентности в продакшене.
📑 Вакансия ML Engineer
Удалённо · Полная занятость
💎 Wildberries и Russ ищет ML Engineer (Middle+/Senior) для развития направления спеллчека пользовательских запросов и карточек товаров: улучшения и разработки пайплайнов обработки текста (исправление опечаток, синонимизация), развития онлайн‑инференса, создания пайплайна автоматического выделения текстовых синонимов для ретривинга и ранжирования, разработки модели классификации запросов, исследования методов кластеризации (в т. ч. IVF) для повышения скорости и качества векторного поиска.
🧩 Требования: опыт работы ML/NLP‑инженером от 3 лет, уверенное владение Python и ML/DS‑стеком (Polars, PyTorch и др.), опыт со Spark и Airflow (построение и поддержка пайплайнов, ETL), разработка и внедрение трансформерных моделей (обучение, файнтюнинг, инференс, HuggingFace Transformers), работа с табличными моделями (LightGBM, CatBoost, XGBoost) для ранжирования и классификации, применение методов кластеризации для векторных индексов/ANN‑поиска, понимание задач NLP (нормализация текста, опечатки, синонимия, классификация), опыт вывода моделей в продакшн с учётом требований к латентности и нагрузке, умение оптимизировать пайплайны для больших объёмов данных, знание поисковых систем (retrieval, ranking, семантический поиск) и векторных библиотек (FAISS, HNSW и т. п.) — будет преимуществом.
🌐 Показать контакты
🔮 — бесплатно постим IT-вакансии
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - Telegram канал. Название доступно после авторизации