О НАС
Constructor обеспечивает поиск и обнаружение товаров для крупнейших мировых ритейлеров. Мы обрабатываем миллиарды запросов каждую неделю, и вы, вероятно, видели наши результаты и использовали наш продукт, даже не зная об этом. Мы отличаемся от других тем, что фокусируемся на метриках, а не на функциях, и переосмысливаем поиск и обнаружение товаров с нуля как задачу машинного обучения с конкретной целью улучшения таких показателей, как выручка. Наши темпы роста составляют примерно удвоение год к году, несмотря на замедление рынка, и у нас есть клиенты во всех сегментах электронной коммерции. Мы — увлеченная команда технологов, любящих решать проблемы и стремящихся сделать жизнь наших клиентов и коллег лучше. Мы ценим эмпатию, открытость, любознательность, постоянное совершенствование и воодушевлены важными метриками. Мы верим, что предоставление каждому в компании возможности делать то, что он считает лучшим, может привести к великим свершениям.
ОБЗОР ДОЛЖНОСТИ
Мы ищем системно мыслящего Staff Product Manager, который выведет поиск и обнаружение товаров Constructor на передовой уровень — и удержит его там — во всех розничных отраслях, которые мы обслуживаем. Это высокотехническая, высокоэффективная роль в основе нашего отдела Product Discovery Engine: команды, отвечающие за то, как мы извлекаем, понимаем и ранжируем нужные товары для каждого покупателя, по каждому запросу, для каждого клиента.
Ваша задача — повысить качество обнаружения товаров и, как следствие, бизнес-метрики наших клиентов. Вы будете оцениваться не по количеству выпущенных функций, а по релевантности и бизнес-результатам, таким как конверсия, доход на посещение и GMV, привлеченный поиском, с тенденцией к росту.
Вы начнете с работы в нашей команде Search Quality, отвечая за ее стратегию и дорожную карту, глубоко погружаясь в системы, которые определяют, что видят покупатели. Со временем ваша ответственность расширится до определения направления для всего отдела Product Discovery Engine — решения, куда мы движемся и почему, охватывая recall, ranking, query understanding, personalization и лежащую в основе ML-инфраструктуру. Это роль Staff уровня сегодня с четким путем к позиции Director по мере принятия вами общеотделенческого лидерства.
Поиск в Constructor — это, по сути, задача машинного обучения, поэтому эта роль полностью связана с ML. Вы будете тесно сотрудничать с ML, data science и инженерными командами, чтобы превращать последние исследования в реальные победы, опережать как коммерческих конкурентов, так и академические достижения, и быть связующим звеном, которое объединяет несколько команд — ML Recall, ML Infra и, со временем, такие команды, как CORE, SABR и Catalog Management — вокруг единого, цельного видения отличного обнаружения товаров.
Если вы заинтересованы в продвижении инноваций среди десятков крупнейших мировых ритейлеров, ориентации на релевантность и бизнес-результаты, а также в дальнейшем развитии уже лучшего в своем классе продукта, эта роль для вас.
ЧТО ВЫ БУДЕТЕ ДЕЛАТЬ
- Отвечать за бизнес-эффект, а не за функции. Добивайтесь измеримого роста конверсии, привлеченной поиском, дохода на посещение и GMV наряду с релевантностью в клиентской базе.
- Достигайте результатов во всех розничных отраслях. Повышайте качество и бизнес-метрики во всех сегментах, которые мы обслуживаем, учитывая различия в каталогах, языке и намерениях покупателей.
- Поддерживайте нас на передовом уровне. Постоянно трансформируйте последние исследования в области ML/IR и действия конкурентов в реальные победы, и выпускайте SOTA ML/LLM-поддерживаемые возможности, превосходящие наши предыдущие показатели релевантности.
- Определяйте видение и стратегию отдела. Определите многоквартальное направление для Product Discovery Engine — куда мы движемся и почему — напрямую свяжите это с бизнес-результатами клиентов и объедините команды вокруг него.
- Возглавьте Search Quality. Отвечайте за ее стратегию и дорожную карту, добиваясь измеримых улучшений в релевантности и точности результатов.
- Оркестрируйте весь конвейер. Объедините recall, ranking, query understanding и personalization под одним определением качества и одним набором бизнес-метрик, чтобы улучшения накладывались, а не конфликтовали.
- Превращайте ML-исследования в реальные победы. Тесно сотрудничайте с ML и data science, чтобы переводить модели — от генерации кандидатов и recall до интерпретации с помощью LLM — от идеи до продакшена, балансируя точность, задержку и стоимость.
- Сделайте качество измеримым и объяснимым. Создавайте метрики, фреймворки оценки и инструментарий, которые использует весь отдел для измерения, атрибуции и объяснения качества обнаружения и его бизнес-влияния.
- Отвечайте за качество под давлением. Возглавляйте расследования и сортировку при возникновении проблем, и разрабатывайте надежные, системные исправления, а не разовые заплатки.
- Расширяйте сферу ответственности. Расширяйтесь до общеотделенческого лидерства, охватывающего ML Recall, ML Infra и, со временем, команды, такие как CORE, SABR и Catalog Management.
КАК ВЫГЛЯДИТ УСПЕХ
В течение первого года вы:
- Добьетесь измеримого роста конверсии, привлеченной поиском, и дохода на посещение — повышая бизнес-метрики, а не только метрики качества.
- Добьетесь измеримого роста бизнес-метрик (конверсия, доход на посещение, GMV) и повышения релевантности во всех основных розничных сегментах, которые мы обслуживаем.
- Выпустите в продакшен как минимум одну передовую ML/LLM-поддерживаемую возможность, превосходящую наши предыдущие показатели релевантности.
- Выиграете прямые сравнительные тесты качества против каждого основного конкурента в тех сегментах, где мы конкурируем, с помощью повторяемой, обоснованной методологии.
- Добьетесь лучших в своем классе показателей основных метрик качества и будете поддерживать их рост квартал за кварталом.
- Создадите фреймворк оценки и инструментарий, которые напрямую связывают инвестиции в модели и системы с бизнес-результатами клиентов.
ЧТО МЫ ИЩЕМ
- Обширный опыт управления продуктами (обычно 8+ лет) в области поиска, обнаружения товаров, ML или NLP-продуктов, включая опыт работы на старшем или staff уровне.
- Опыт повышения бизнес-метрик в масштабе — конверсии, дохода, вовлеченности — а не просто выпуска функций, а также опыт определения стратегии для нескольких команд.
- Глубокое понимание полного конвейера поиска: интерпретация запроса → recall / генерация кандидатов → ранжирование → переранжирование → персонализация → доставка.
- Глубокие знания в области ML-продуктов — ответственность за продакшен-модели и понимание компромиссов между высокопроизводительными (LLM / batch) и низколатентными (real-time) подходами — и привычка следить за передовыми исследованиями.
- Свободное владение retrieval и recall, понимание запросов (токенизация, синонимы, исправление опечаток, многоязычная поддержка) и фреймворков оценки поиска.
- Строгий, ориентированный на метрики подход, который связывает каждую инвестицию в качество с бизнес-результатами.
- Отличные кросс-функциональные лидерские качества — способность объединять команды с разными целями вокруг общего определения качества и общего набора бизнес-метрик, работая бок о бок с инженерами, data scientists и ML Ops.
- Умение работать в условиях неопределенности, задавать направление там, где его еще нет, и вести за собой благодаря ясности и авторитету, а не организационной структуре.
ПРЕИМУЩЕСТВА
- Неограниченное количество дней отпуска — мы настоятельно рекомендуем всем нашим сотрудникам брать не менее 3 недель в год.
- Конкурентоспособный компенсационный пакет, включая опционы на акции.
- Медицинская страховка в США, спонсируемая компанией (100% оплата сотрудника).
- Полностью удаленная команда — выбирайте, где жить.
- Стипендия на обустройство домашнего офиса! Мы хотим, чтобы у вас были ресурсы, необходимые для создания вашего домашнего офиса.
- Ноутбуки Apple предоставляются новым сотрудникам.
- Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, ежегодно обновляемый.
- Родительский отпуск для квалифицированных сотрудников.
- Работайте с умными людьми, которые помогут вам расти и оказывать значительное влияние.
Эта позиция полностью удаленная — Constructor.io — компания с удаленным подходом в первую очередь.