Machine Learning Engineer

Pracujeme s Dockerem a Kubernetem pro správu a škálování aplikací v kontejnerizovaných prostředích. Zahrnujeme práci s Ansible a Terraform pro automatizaci konfigurací.

Využíváme Grafanu a Prometheus pro vizualizaci dat a monitorování systémů.

Tým Vyhledávání ve zkratce řeší, aby lidé na dotaz dostali to, co hledají. Za tímhle jednoduchým shrnutím ale stojí mravenčí práce. Na dotaz poskytneme až 10 dokumentů, ze kterých se staví výsledek vyhledávání, a to v takovém pořadí, aby uživatel co nejdříve spokojeně řekl “ahá.” To s sebou přináší spoustu zajímavých problémů. Třeba když někdo napíše do vyhledání “restaurace”, co bychom mu měli nabídnout? Přehled restaurací v okolí? Recenze restaurací? Etymologii slova “restaurace”? Problémy, co řešíme, jsou velmi nestrukturované a velmi těžko uchopitelné. A to je pro nás dělá extrémně zajímavé. Nutno dodat, že nejsme typičtí produkťáci, ale spíše “decision making data scientist”. Velkou část práce trávíme hrabáním se v datech a až podle našich závěrů z nich uděláme rozhodnutí.

• Naše projekty se odvíjí od aktuální vize celého Vyhledávání. Například teď chceme poskytovat jasnější a důvěryhodnější odpovědi, proto se zabýváme důležitostí slov v dotazech, jak lépe vyhodnotit, jestli je stránka důvěryhodná, nebo jak rychleji návštěvníka nasměrovat na správnou stránku, kterou hledá. Aktuálně také pracujeme na rychlejší identifikaci “nadějných” stránek, ve kterých se nachází odpověď. Musíme tedy umět zhodnotit více než miliardu stránek na českém internetu ve velice krátkém čase a vybrat z nich ty nejrelevantnější. Abychom dokázali rychle hledat mezi takovým množstvím stránek využíváme tzv. invertované a vektorové indexy. Ve vektorových indexech jsou dané stránky uloženy ve formě vektorů vytvořených pomocí sémantických jazykových modelů. Tyto indexy nám pomáhají hlavně ve chvílích, kdy daná stránka neobsahuje přesně slova z dotazu, ale slova sémanticky blízká.
• Základem veškeré práce u nás je Python a jeho knihovny, pandas, matplotlib, seaborn, sklearn, polars, pyspark. Zkrátka všechny knihovny pro práci s velkými daty a jejich vizualizací. Jakmile máme data prozkoumaná, tak trénujeme modely. A samozřejmě stále sledujeme nové technologie, které by nám s prací píchly. V týmu máme velkou svobodu v jejich použití a jsme pro (skoro) každou novinku.
• Ve Vyhledávání využíváme spoustu lidských kontrolorů, kteří zajišťují, aby Vyhledávání fungovalo jako po drátkách. Do budoucna chceme část ručních kontrol nahradit jazykovými modely, například pro detekci špatných výsledků ve Vyhledávání. Náš vztah s LLM v naší firmě je ale spíš opačný. My totiž dodáváme podklady, se kterými LLM pracují, třeba při shrnování odpovědí. Pokud má jazykový model poskytnout dobrou a krátkou odpověď, musí od nás obdržet dobrou stránku jako podklad, z které tu odpověď vytvoří.
• Datová centra jsou páteří veškeré naší práce. Naštěstí se o ně nemusíme moc starat, protože na to máme znalejší kolegy. Naše práce se celá točí kolem dat a čísel, takže jsme na datová centra napojení v jednom kuse. Ať už zjišťujeme, jak často uživatelům nabízíme nějaký e-shop, nebo trénujeme nový model pro rozhodování o pořadí výsledků, anebo třeba rozjíždíme nějaký monitoring, to vše řešíme přes naše datová centra.

Pracujeme s nimi často, ve zkratce můžeme říct, že je učíme i používáme. Encoder modely (ze kterých získáváme sémantickou reprezentaci textu) používáme i vytváříme v projektech už léta, některé naše modely poskytujeme s open-source licencí komunitě (Small-E-Czech, RetroMAE). Obecné a univerzální generativní jazykové modely v Seznamu sami vytváříme, čímž se může chlubit jen hrstka výzkumných pracovišť z celé střední Evropy. Naším cílem je vytvořit model, který umí česky jako ještě žádný jiný. Tak nám držte palce.

Ve Vyhledávání textu, obrázků, zpráv a videí využíváme strojové učení (ML) pro zpracování uživatelských dotazů, analýzu obsahu dokumentů (například webových stránek nebo obrázků), návrhy dotazů (včetně našeptávače, souvisejících dotazů a trending topics), hodnocení relevance dokumentů k uživatelskému dotazu (předvýběr výsledků, filtrování, řazení) nebo například pro vydávání chytrých karet a přímých odpovědí. Generativní jazykové modely používáme pro interakci s uživatelem a pro lepší formování odpovědí.

V Skliku se Machine Learning využívá na výběr optimální reklamy, detekci fraudových kliků, segmentaci uživatelů, modelování online chování, optimalizaci online aukcí a kampaní.

V Doporučování nám strojové učení pomáhá při personalizaci doporučování a detekce clickbaitu.

Tým Mapy.cz zas strojové učení chválí při rozpoznávání obrazu, detekci anomálií, relevanci výsledků hledání. 

Pro Zboží.cz je ML nepostradatelné při kategorizaci a shlukování inzerátů, relevanci výsledků hledání a na rozpoznávání parametrů výrobků.