Ranking Product Manager

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.

V případě platformy Firmy.cz se produktový management zaměřuje na poskytování přesných a aktuálních informací o firmách, které pak využívají naše další služby, jako jsou Mapy.cz nebo Vyhledávání. Máme k dispozici velké jazykové modely, což jsou naši nepostradatelní parťáci, a datový model i neustále rozvíjíme.

• Vylepšujeme náš datový model pro přesnější zpracování informací, automatizujeme proces stahování a aktualizace dat z veřejných rejstříků. A musíme se pochlubit i optimalizací procesu zakládání nových poboček firem v databázi pomocí LLM nástrojů a dat stažených z veřejných zdrojů. Zákazníkům jsme také ulehčili práci automatickým generováním popisků k firmám a tvorbou landing pages, které lidem usnadní hledání nejlepších firem v okolí. A v neposlední řadě zachycujeme duplicitní obsah v databázi našimi novými modely, což je radost.
• Jako produkťáci pracujeme s různými nástroji a technologiemi, které nám usnadňují každodenní práci. Nepostradatelné jsou pro nás Tabulky pro analýzu dat a tvorbu reportů. Komunikujeme přes Zoom a Teams a pro plánování a tvorbu ticketů je náš parťák YouTrack. A Grafanu a Reportera si nemůžeme vynachválit u analýzy databáze a statistik.
• S Large Language Models pracujeme především na dvou hlavních úlohách. První je generování popisků pro firmy. Zde využíváme modely k automatické tvorbě popisů firem na základě dostupných dat z webových stránek. Druhá oblast je stahování dat z veřejných rejstříků. Tady pomocí LLM zefektivňujeme proces získávání a zpracování dat z různých veřejných zdrojů.

Do Seznam AI hledáme především technicky silné a zvídavé lidi, které baví řešit složité problémy a posouvat AI do reálných produktů. Konkrétní role se mohou měnit podle aktuálních potřeb týmů – od vývoje a machine learningu přes práci s daty až po další specializace spojené s AI. Aktuální příležitosti najdete mezi otevřenými pozicemi.

Začíná to nápadem nebo problémem, který stojí za to vyřešit. Následuje ověřování, prototypování a testování. Pokud se řešení osvědčí, může se postupně dostat do některé ze služeb Seznamu a k reálným uživatelům. Díky tomu se nové technologie nepotkávají jen s teorií, ale také s reálným provozem a zpětnou vazbou.