Руководитель группы, отдел функциональности поиска

Привет! Это отдел функциональности поиска.

Современный сервис для пользователя – это не просто инструмент решения понятных и привычных задач, но еще и помощник для исследования чего-то нового и ранее неизвестного. Зачастую покупатель на маркетплейсе не знает какой конкретный товар закроет его потребность, ему нужна консультация эксперта и возможность удобного выражения своих желаний. Прямо как в магазине, только на экране мобильного телефона.

Мы уверены, что в мире развитых AI технологий все это уже возможно. Мы ищем человека, который возглавит DS группу в стриме применения перспективных AI/LLM технологий в функциональности поиска Ozon.

Вы будете:

• Руководить командой Data Science специалистов, направляя их в разработке и внедрении предлагаемых решений.
• Отвечать за стратегию найма и развития группы.
• Проектировать ассистента на базе LLM для решения практических задач пользователя.
• Обучать LLM на большом объеме данных с использованием вычислительного кластера с сотнями GPU.
• Адаптировать работу модели под различные функциональные сценарии.
• Взаимодействовать с командами разработки рантайма и другими DS командами направления поиска.
• Отвечать за качество внедренного решения, проводить А/Б-тестирование и развивать систему.

Нам важно:

• Наличие фундаментальной математической базы, знание алгоритмов, математической статистики, классического ML и нейросетей.
• Опыт руководства DS командой из 3+ человек, либо опыт техлидства крупных DS проектов и желание расти в руководителя.
• Понимание технических деталей современных LM (как large, так и small), особенности их обучения, понимание принципов дообучения готовой модели на новых данных.
• Опыт работы с современными архитектурами языковых моделей, в том числе обучение/дообучение своих моделей.
• Понимание принципов построения ассистентов на базе LLM, оценки их качества, контроля безопасности и этических вопросов

Будет плюсом:

• Опыт разработки продуктов, связанных с поиском, рекламными технологиями или рекомендательными системами.
• Знание технологий обработки больших данных, таких как Hadoop, Spark или аналогичные.
• Навыки работы с инструментами автоматизации ML-пайплайнов.