AnyQuery — продукт экосистемы Т‑Банка. Делаем e-commerce Gen AI, поиск и персонализацию (поиск, автокомплит, рекомендации, визуальный поиск).
Нашими решениями пользуются 1 000+ интернет-магазинов; продуктом пользуются сотни миллионов пользователей ежемесячно — поэтому у нас высокий стандарт качества и ответственности.
Роль
Вы — лидер направления поиска. Ваша зона ответственности: стратегия развития поисковых алгоритмов, качество поиска, работа с LLM в поисковом пайплайне, управление командами поиска, данных и оценки качества. Вы определяете техническое направление и обеспечиваете регулярную поставку фичей на 1 000+ ритейлеров.
Стек
Elasticsearch / OpenSearch, Milvus (векторный поиск), Python, Java, PostgreSQL, Kafka, Kubernetes, LLM (OpenAI, Claude, open-source).
Задачи (первые месяцы)
- Аудит текущего качества поиска: метрики (NDCG, MRR, precision/recall), бизнес-метрики (CTR, add-to-cart, revenue per search).
- Выстроить пайплайн оценки качества поиска: offline-метрики, A/B-тесты, SbS-оценки, golden sets.
- Провести аудит пайплайна заливки и обогащения данных, определить bottlenecks и приоритеты.
- Синхронизировать работу команд: search engineering, data pipelines, ML/quality.
Задачи (3–6 месяцев и далее)
- Запуск и масштабирование LLM-стратегий в поисковом пайплайне: query understanding, reranking, generative snippets.
- Агентский поиск: проектирование и запуск в новых вертикалях (fashion, electronics, FMCG и др.).
- Переработка пайплайна заливки данных: скорость, качество обогащения, масштабируемость на 1 000+ сайтов.
- Регулярная поставка фичей: приоритизация бэклога, delivery-ритм, метрики impact.
- Развитие гибридного поиска: Elasticsearch + vector search (Milvus), настройка индексов.
Наш идеальный кандидат
- 5–8+ лет в поиске/рекомендациях, из них 2+ года в лидерской роли.
- Глубокий опыт с Elasticsearch/OpenSearch + векторный поиск (Milvus, Qdrant, Weaviate).
- Практический опыт интеграции LLM в поисковые пайплайны (query understanding, reranking, agentic RAG).
- Умение строить и контролировать метрики качества поиска (offline + online).
- Опыт управления командой из 5–15 инженеров.
- Опыт работы в multi-tenant SaaS или маркетплейсах.
Будет плюсом
- Опыт в e-commerce поиске.
- Знание Kafka, Airflow, dbt для дата-пайплайнов.
- Публикации/выступления по теме search/NLP.
Почему мы?
- Масштаб и ответственность: продукт с огромной аудиторией и реальным влиянием на e-commerce.
- Рост и обучение: внутренняя база знаний и обучение, доступ к материалам/книгам Т‑Банка.
- Сильная команда и влияние на технические решения.
- Забота о ментальном здоровье — скидки на услуги сервиса «Ясно».
- Английский по корпоративной программе совместно с Skyeng.
- Гибридный формат: крутой офис в центре Москвы (м. Белорусская) со спортзалом, катком, бесплатными завтраками, обедами, зонами для отдыха и медитаций