O tym stanowisku
Numery telefonów i adresy e-mail w tym ogłoszeniu są ukryte do momentu zalogowania.
auto_translated_note
Dołącz do nas w budowaniu inteligencji, która umożliwia odkrywanie produktów milionom kupujących i tysiącom sprzedawców na Bliskim Wschodzie. Jako starszy analityk danych w module systemów rekomendacyjnych będziesz kierować projektowaniem i wdrażaniem wielkoskalowych modeli personalizacji, które bezpośrednio wpływają na wyniki firmy. To rzadka okazja do ukształtowania nowej generacji sztucznej inteligencji handlowej na szybko rozwijającym się rynku, charakteryzującym się bardzo zróżnicowanymi zachowaniami użytkowników i sprzedawców w całej GCC.
Obowiązki - Projektowanie, szkolenie i wdrażanie modeli rekomendacji/personalizacji wykorzystujących głębokie uczenie się, modele sekwencyjne (Transformers, GRU) i ulepszone drzewa (XGBoost, LightGBM). - Opracuj wielozadaniowy ranking, który łączy zaangażowanie, konwersję i wartość handlową w jeden wynik rankingowy (model wartości), wykorzystując uczenie się wielozadaniowe, w którym pomocne są wspólne reprezentacje. - Twórz skalowalne, dwuetapowe systemy wyszukiwania i rankingu - wyszukiwanie SSN (FAISS, ScaNN) w oparciu o osadzanie użytkowników/produktów/zdarzeń, zasilając modele uczenia się do rangowania (cele punktowe, parami i listowe). - Współpraca z infra w celu tworzenia potoków funkcji w czasie rzeczywistym (ClickHouse, Kafka, Spark). - Zdefiniuj rejestrowanie wyświetleń i funkcji w czasie wyświetlania, aby wyeliminować zniekształcenia w wyświetlaniu szkoleń i generować bezstronne dane szkoleniowe. - Projektuj i przeprowadzaj eksperymenty online z rygorystycznymi wskaźnikami poręczy; poprawianie pozycji i stronniczości prezentacji w zarejestrowanych danych; zastosuj ocenę kontrfaktyczną/niezgodną z zasadami i modelowanie wzrostu, aby dokładnie atrybutować wzrost. - Zintegruj wyniki modelu z interfejsami API platformy w celu dynamicznej personalizacji w wyszukiwarkach, kanałach głównych i stronach sklepu. - Zdefiniuj najlepsze praktyki w zakresie oceny offline (MAP@K, NDCG) i wskaźników eksperymentów online (CTR, CVR, wzrost GMV). - Współpracuj z analitykami produktów i analityką danych, aby iterować w zakresie wzbogacania sygnału i strategii zimnego startu. - Mentoruj młodszych naukowców zajmujących się danymi i definiuj najlepsze praktyki. Wymagania - tytuł licencjata lub magistra w dziedzinie informatyki, uczenia maszynowego lub pokrewnej dziedziny technicznej. - Ponad 4 lata praktycznego doświadczenia w uczeniu maszynowym, w tym ponad 2 lata w projektowaniu lub wdrażaniu wielkoskalowych systemów rekomendacji. - Historia osiągnięć: Zbudowane lub utrzymywane systemy obsługujące ponad 1 milion użytkowników lub generujące ponad 100 milionów spersonalizowanych prognoz dziennie. - Głęboka wiedza specjalistyczna w zakresie uczenia się reprezentacji, osadzania, mechanizmów uwagi i uczenia się wielozadaniowego. - Wykazano sukces w integracji wieloetapowych systemów rankingowych na powierzchniach e-commerce (wyszukiwanie, kanały informacyjne, strony ze szczegółami produktów) z mierzalnym wzrostem online (CVR, GMV). - Biegła znajomość wielkoskalowych ekosystemów danych: Kafka, Spark, ClickHouse, BigQuery lub równoważnych. - Dobra znajomość rygoru eksperymentów: metryki poręczy, korekta odchylenia od pozycji, ocena niezgodna z polityką/kontrfaktyczna i monitorowanie modelu. - Umiejętność debugowania, optymalizacji i produkcji potoków ML w środowiskach chmurowych lub kontenerowych. Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/senior-data-scientist-recommendation-systems-pod-salla