ML-разработчик ранжирования ресторанов и блюд

Команда занимается алгоритмической и ML-составляющей ранжирования в Яндекс Еде. Мы определяем порядок отображения ресторанов, блюд, ресторанов и магазинов вместе, подборок заведений для офлайна. От наших моделей зависит, какие позиции пользователь увидит первыми и что в итоге закажет. В работе мы используем как классические методы ML, так и нейросетевые подходы.

Формат работы: офис.

Задачи

• Цикл ML-проекта: преобразовывать бизнес-требования в ML-задачи, собирать пайплайн, обучать и проверять модель, внедрять её в реалтайм-сервис и тестировать с помощью A/B-теста.
• Развитие продукта: искать точки роста, предлагать и отстаивать свои идеи, запускать рекомендации на новых поверхностях и вертикалях. Учитывать доступность и загрузку ресторана, скорость и стоимость доставки, балансировать органику с рекламным продвижением.
• Работа со смежниками: сотрудничать с продуктовыми командами, аналитиками и MLOps, решать общие задачи, проводить совместные эксперименты и защищать результаты.

Требования

• Разрабатывали на Python или C++.
• Хорошо знаете методы анализа данных и ML и применяли их на практике.

Плюсом будет

• Делали рекомендательные системы или поиск.
• Работали с высоконагруженными реалтайм-системами.

Условия

• Яндекс — это комьюнити: есть спортивные клубы, книжный клуб и киберспортивное сообщество.