Data Scientist, Модели матчинга

Привет! Это команда Модели матчинга. Мы развиваем автоматический матчинг товаров в двух направлениях: между товарами Ozon и между товарами Ozon и других маркетплейсов.

Мы решаем сложные технологические задачи на стыке CV/NLP: повышаем полноту матчинга, развиваем мультимодальные модели и ищем новые способы находить соответствия между товарами. При этом наша цель – не исследование ради исследования, а реальные улучшения качества матчинга в production. Мы готовы экспериментировать с новыми подходами и моделями, но важно уметь доводить идеи до работающих решений и оценивать их бизнес-эффект.

У нас разные задачи и направления развития, поэтому мы готовы рассматривать кандидатов с разным опытом и специализацией в CV/NLP. Важнее всего техническая глубина, умение разбираться в сложных проблемах и стремление добиваться практического результата.

Вы будете

• Анализировать текущие проблемы матчинга и находить возможности для улучшения качества моделей.

• Работать над всем циклом ML-разработки: от аналитики и сбора датасетов до обучения, оценки качества и внедрения моделей в production.

• Развивать текстовые, картиночные и мультимодальные модели для матчинга товаров.

• Адаптировать и дообучать LLM/VLM под наши задачи, в том числе исследовать возможности использования этих моделей для разметки данных и улучшения качества матчинга.

• Проектировать эксперименты, проверять гипотезы и оценивать эффект изменений на реальных данных в production.

Примеры задач

• Конкретные задачи будут зависеть от вашего опыта и сильных сторон. С выкаткой моделей в production помогут опытные инженеры.

Нам важно

• Коммерческий опыт в Data Science. Рассматриваем кандидатов с разным уровнем опыта – для нас важнее релевантные навыки и способность решать сложные задачи.

• Опыт решения прикладных ML-задач в одной или нескольких областях: CV, NLP, мультимодальные архитектуры, LLM/VLM.

• Знание Python и опыт работы с данными.

• Умение проводить эксперименты, анализировать результаты и определять, какие изменения действительно улучшают качество решения.

• Готовность брать ответственность за результат, разбираться в сложных технических проблемах и доводить решения до production.

Будет плюсом

• Опыт в матчинге товаров, поиске или информационном поиске (Information Retrieval).

• Опыт работы с LLM/VLM, в том числе их дообучения и использования для разметки данных.

• Опыт проектирования протоколов разметки и формирования качественных обучающих датасетов.

• Участие в ML-соревнованиях или открытых исследовательских проектах.