Вакансия ML / Recsys Engineer в Персональные рекомендации (Wildberries)

Задачи

Разрабатывать и развивать алгоритмы, которые формируют ленту рекомендаций на Главной странице Wildberries для каждого пользователя с учётом его контекста (история действий, время суток, устройство, сезонность и т.д.)
Внедрять и тестировать различные стратегии ранжирования — от классических (матричная факторизация, градиентный бустинг) до нейросетевых подходов (two‑tower модели, трансформеры)
Настраивать отдельные модели и стратегии для других зон маркетплейса, а также развивать медиа рекомендации в Wibes и WB Книги
Участвовать в ранжировании поисковой выдачи и каталога, добавлять персонализированные сигналы в алгоритмы
Развивать профиль пользователя и фичи таргетинга для быстрого применения персонализации в различных сценариях (скидочные акции, пуш-уведомления, email‑рассылки)

Требования

Опыт работы в направлении ML от 3 лет
Знание классического ML, DL
Понимание, как устроены рекомендательные системы
Опыт разработки рекомендательных систем
Хорошее знание алгоритмов и структур данных
Знание и умение применять для ML стек Python (Polars, Pandas, Sklearn, Numpy, Scipy, XGBoost/LightGBM/Catboost), а также SQL
Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят пользу
Знание современных архитектур и желание развивать SOTA подходы к рекомендациям и ранжированию (OneRec, HSTU, DCN-v2)
Опыт выкатки моделей в production