データサイエンティスト、検索関連性 - サンティアゴ（ハイブリッド）
Stefaniniのグローバルなテクノロジーサービスにおける検索の関連性とランキング改善を担うデータサイエンティスト職です。 機械学習、Elasticsearch、Learning to Rankを活用し、検索品質とユーザー体験を向上させます。
仕事内容
- 検索エンジンの関連性モデルの分析と設計を主導する
- データサイエンスと機械学習の手法を適用して見つけやすさを向上させる
- 検索結果のランキングを最適化し、検索体験を強化する
- 検索エンジンのパフォーマンスを評価し、改善機会を特定する
- クエリ、クリック、コンバージョン、購入などの過去の検索データを分析する
- 逆順位融合（RRF）を含む、語彙ベースとセマンティックを組み合わせたランキングモデルを設計する
- Learning to Rankモデル用の学習データセットを構築する
- NDCGやMRRなどのランキング品質指標を定義し、監視する
- 検索エンジニアと連携し、分析に基づく改善を実装する
応募要件
- データサイエンスと機械学習の知識または実務経験
- 統計分析とデータモデリングの経験
- Elasticsearchと検索エンジンに関する知識
- Python、SQL、データ分析に精通していること
- 優れた分析的思考力
- 協調的な姿勢と成果志向
- コンピュータ工学、データサイエンス、統計学、数学、または関連分野の学位
- 大規模データセットにデータサイエンスと機械学習を適用した経験
- 検索エンジン、Elasticsearch、Learning to Rank、モデル評価指標に関する知識