Stefanini LATAM là nhà cung cấp các giải pháp công nghệ tập trung vào chuyển đổi số và hiện đại hóa doanh nghiệp. Với hơn 30 năm kinh nghiệm, công ty hỗ trợ các tổ chức cải thiện mô hình vận hành và trải nghiệm khách hàng thông qua tự động hóa, trí tuệ nhân tạo, an ninh mạng và phân tích dữ liệu. Công việc của công ty kết hợp tư vấn với triển khai công nghệ, đồng hành cùng khách hàng trong việc xác định cơ hội tối ưu hóa quy trình, ứng phó với những thay đổi của thị trường và hướng tới tăng trưởng bền vững.
Chuyên viên Khoa học Dữ liệu, Độ liên quan Tìm kiếm - Santiago (Kết hợp)
Vị trí Chuyên viên Khoa học Dữ liệu tập trung cải thiện độ liên quan và thứ hạng kết quả tìm kiếm cho các dịch vụ công nghệ toàn cầu của Stefanini. Sử dụng học máy, Elasticsearch và Learning to Rank để nâng cao chất lượng tìm kiếm và trải nghiệm người dùng.
Mô tả
- Dẫn dắt việc phân tích và thiết kế các mô hình độ liên quan cho công cụ tìm kiếm
- Áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu và học máy để cải thiện khả năng khám phá nội dung
- Tối ưu hóa thứ hạng kết quả và nâng cao trải nghiệm tìm kiếm
- Đánh giá hiệu suất của công cụ tìm kiếm và xác định các cơ hội cải tiến
- Phân tích dữ liệu tìm kiếm lịch sử, bao gồm truy vấn, lượt nhấp, lượt chuyển đổi và giao dịch mua
- Thiết kế các mô hình xếp hạng kết hợp giữa phương pháp từ vựng và ngữ nghĩa, bao gồm Reciprocal Rank Fusion (RRF)
- Xây dựng tập dữ liệu huấn luyện cho các mô hình Learning to Rank
- Xác định và theo dõi các chỉ số chất lượng xếp hạng như NDCG và MRR
- Phối hợp với Kỹ sư Tìm kiếm để triển khai các cải tiến dựa trên phân tích
Yêu cầu
- Có nền tảng về khoa học dữ liệu và học máy
- Có kinh nghiệm về phân tích thống kê và mô hình hóa dữ liệu
- Có kiến thức về Elasticsearch và các công cụ tìm kiếm
- Thành thạo Python, SQL và phân tích dữ liệu
- Tư duy phân tích tốt
- Có tinh thần hợp tác và định hướng kết quả
- Tốt nghiệp Kỹ thuật Máy tính, Khoa học Dữ liệu, Thống kê, Toán học hoặc lĩnh vực liên quan
- Có kinh nghiệm áp dụng khoa học dữ liệu và học máy vào các tập dữ liệu lớn
- Có kiến thức về công cụ tìm kiếm, Elasticsearch, Learning to Rank và các chỉ số đánh giá mô hình