Senior Machine Learning Engineer: Search Quality

Über uns: Constructor ist eine KI-basierte E-Commerce-Such- und Entdeckungsplattform, die es Käufern ermöglicht, die richtigen Produkte zur richtigen Zeit zu finden und führenden globalen E-Commerce-Marken hilft, bedeutende Einnahmen und Konversionsgewinne zu erzielen.

Als Senior Machine Learning Engineer im Search Quality-Team werden Sie das E-Commerce-Erlebnis für Hunderte von Millionen von Nutzern weltweit verbessern, indem Sie Systeme entwickeln, die die Relevanz für globale Einzelhändler unterstützen - von Mode und Lebensmitteln bis hin zu Elektronik und Hardware. Die Mission besteht darin, die Suchqualität zu messen, sie zu erhöhen und Verschlechterungen zu erkennen, bevor der Nutzer dies tut. Dies erreichen Sie durch eine Kombination aus fein abgestimmten LLMs zur Relevanzbewertung, Echtzeitmodellen und tiefgehender Offline-Analyse von Abfrageprotokollen.

Über die Stelle: Ihr Hauptaugenmerk liegt auf der Relevanzbewertung und Qualitätsverbesserungen:

• LLM-basierte Bewertung: Wir stimmen unsere eigenen Modelle ab, um die Relevanz zu bewerten. Dies beinhaltet, das Modell zu lehren, die Absicht der Abfrage zu verstehen, Artikel aus unordentlichen Katalogdaten darzustellen und die Urteile des Modells mit dem tatsächlichen Nutzerverhalten in Einklang zu bringen.
• Echtzeitqualität in der Produktion: Reranking, Filterung, Signalberechnung. Latenz ist ein strenges Erfordernis, daher ist der Kompromiss zwischen Qualität und Geschwindigkeit konstant.
• Automatisierte Qualitätsüberwachung und agentische Einblicke: Pipelines zur Erkennung von Verschlechterungen und zur Auffindung von unterdurchschnittlichen Mustern. Agentenbasierte Systeme, die umsetzbare Empfehlungen für die Produktdaten und Suchkonfigurationen generieren.

Was dies interessant macht:

• Multi-Domain, Multi-Language, in großem Maßstab - 40+ Sprachen, 20+ Domänen. Die Modelle müssen über alle hinweg verallgemeinern - ohne kundenindividuelle Regeln oder Überschreibungen.
• Keine universelle Wahrheit. Ein Lebensmittelhändler und ein Modehändler können unterschiedliche Wahrnehmungen davon haben, was "relevant" bedeutet.
• Effizienz im großen Maßstab. Optimierung und Skalierung der LLM-Inferenz über unsere gesamte Kundenbasis.

Voraussetzungen:

• 4+ Jahre Erfahrung in der Bereitstellung von Produktions-ML-Systemen
• Erfahrung mit Suche, Informationsabruf oder Empfehlungssystemen
• Praktische Erfahrung mit Feinabstimmung, Bewertungsrahmen und Skalierung von LLM-Bereitstellungen
• Starke Kenntnisse in Python und PyTorch. Fließend in SQL und Datenorchestrierungstools (Spark, Airflow)
• Erfahrung in der Gestaltung und Durchführung von A/B-Tests zur Validierung der Modellwirkung
• Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Englisch
• Erfahrung in der Zusammenarbeit in funktionsübergreifenden Teams (Ranking, Produkt, Datenengineering)

Vorteile:

• Arbeiten Sie mit klugen und empathischen Menschen, die Ihnen helfen, zu wachsen und einen bedeutenden Einfluss zu haben.
• Regelmäßige Teamevents, um sich zu verbinden und zusammenzuarbeiten.
• Vollständig remote Team - wählen Sie, wo Sie leben.
• Unbegrenzte Urlaubstage - wir ermutigen alle unsere Mitarbeiter, mindestens 3 Wochen pro Jahr zu nehmen.
• Stipendium für das Arbeiten von zu Hause! Wir möchten, dass Sie die Ressourcen haben, die Sie benötigen, um Ihr Homeoffice einzurichten.
• Apple-Laptops werden neuen Mitarbeitern zur Verfügung gestellt.
• Budget für Schulung und Entwicklung für jeden Mitarbeiter, das jedes Jahr erneuert wird.
• Mutterschafts- und Vaterschaftsurlaub für berechtigte Mitarbeiter.
• Grundgehalt: $80k–$120K USD, abhängig von Wissen, Fähigkeiten, Erfahrung und Interviewergebnissen.
• Aktienoptionen - zusätzlich zum Grundgehalt angeboten.

Diversität, Gleichheit und Inklusion bei Constructor: Bei Constructor.io setzen wir uns dafür ein, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, das vielfältig, gerecht und inklusiv ist. Als Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet, heißen wir Personen aller Hintergründe willkommen und bieten allen Bewerbern unabhängig von ihrer Ausbildung, Meinungsvielfalt, Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, nationaler Herkunft, Genetik, Behinderung, Alter, Veteranenstatus oder Zugehörigkeit zu einer anderen geschützten Gruppe gleiche Chancen.

Studien haben gezeigt, dass Frauen und People of Color weniger wahrscheinlich Bewerbungen einreichen, es sei denn, sie erfüllen alle aufgeführten Qualifikationen. Unser Hauptinteresse liegt darin, den besten Kandidaten für die Stelle zu finden. Wir ermutigen Sie, sich zu bewerben, auch wenn Sie nicht alle unsere aufgeführten Qualifikationen erfüllen.