Senior Product Manager: Recall

• Vacaciones ilimitadas: animamos encarecidamente a todos nuestros empleados a tomar al menos 3 semanas al año.

• Un paquete de compensación competitivo que incluye opciones sobre acciones.

• Cobertura de salud en EE. UU. patrocinada por la empresa (pagada al 100% para el empleado).

• Equipo totalmente remoto: elige dónde vivir.

• ¡Estipendio para trabajar desde casa! Queremos que tengas los recursos que necesitas para configurar tu oficina en casa.

• Ordenadores portátiles Apple proporcionados para los nuevos empleados.

• Presupuesto de formación y desarrollo para cada empleado, renovado cada año.

• Permiso parental para empleados cualificados.

• Trabaja con gente inteligente que te ayudará a crecer y a tener un impacto significativo.

Buscamos un Senior Product Manager altamente técnico y con mentalidad de sistemas para liderar dos equipos críticos de inteligencia de búsqueda: Machine Learning & Recall y Query. La búsqueda en Constructor es fundamentalmente un desafío de ML, y este rol se sitúa en el punto de entrada absoluto de nuestro pipeline de descubrimiento, justo donde la intención del comprador se encuentra con la recuperación de candidatos.

En este puesto, servirás de puente entre el equipo de Query (comprender lo que un comprador quiere decir a través de la intención, las entidades y el lenguaje) y el equipo de Machine Learning & Recall (recuperar el conjunto exacto de productos candidatos en catálogos masivos). Definirás la estrategia en ambos dominios, equilibrando técnicas de vanguardia, como la búsqueda vectorial, el análisis semántico, los embeddings densos y la interpretación de consultas asistida por LLM, con una ejecución en producción de baja latencia. No se te evaluará por lanzar funcionalidades por el simple hecho de hacerlo; se te evaluará por la calidad de los candidatos, la precisión de las consultas y el impulso de resultados de negocio como la tasa de conversión, los ingresos atribuidos a la búsqueda y los ingresos por visita.

• Establecer una hoja de ruta unificada: Definir la visión y la estrategia multicuatrimestral para los equipos de Machine Learning & Recall y Query, asegurando que la comprensión de las consultas y la generación de candidatos evolucionen de la mano.

• Impulsar la inteligencia de Query: Liderar el equipo de Query para ampliar los límites en tokenización, corrección ortográfica, extracción de entidades, clasificación de intención y análisis de consultas asistido por LLM en múltiples idiomas.

• Avanzar en los sistemas de Recall: Liderar el equipo de Machine Learning & Recall en la evolución de la arquitectura de generación de candidatos, combinando a la perfección la búsqueda tradicional por palabras clave con embeddings densos modernos, recuperación vectorial y modelos de recall híbridos.

• Impactar en las métricas clave de negocio: Ser responsable de la mejora medible en la conversión atribuida a la búsqueda, los ingresos por visita y el GMV en todos los verticales de clientes minoristas.

• Convertir la investigación en éxitos de producción: Trabajar codo con codo con investigadores de ML, científicos de datos e ingenieros de software para llevar los modelos SOTA de la investigación a sistemas de producción de baja latencia y rentables.

• Equilibrar las compensaciones de rendimiento de ML: Tomar decisiones respaldadas por datos equilibrando la complejidad del modelo, la precisión, la latencia de inferencia, los costes de computación y las restricciones de ejecución en tiempo real.

• Construir marcos de evaluación: Establecer sistemas de medición robustos, tanto offline como online, para evaluar la precisión de la recuperación y la exactitud de la comprensión de las consultas frente a los resultados de ingresos de los clientes.

• Orquestar las entregas del pipeline: Asegurar que los conjuntos de productos candidatos y el contexto de la consulta fluyan limpiamente hacia los modelos de ranking y de calidad de búsqueda posteriores sin pérdida de señal.

• Resolver problemas sistémicos: Liderar el triaje técnico cuando ocurran anomalías en la interpretación de consultas o en la recuperación, creando soluciones duraderas y automatizadas en lugar de parches puntuales.

Esta posición es totalmente remota: Constructor.io es una empresa que prioriza el trabajo remoto (remote-first).

Durante tu primer año, habrás:

• Evolucionado nuestro marco de recall híbrido para mejorar de forma medible la precisión de la generación de candidatos para consultas de cola larga (long-tail) y estructuras de catálogo complejas.

• Impulsado un aumento cuantificable en la conversión atribuida a la búsqueda y en los ingresos por visita en los principales verticales de clientes.

• Implementado un marco de evaluación integrado que conecte el análisis de consultas y el recall de candidatos directamente con los resultados de negocio.

• Optimizado la latencia de inferencia y la infraestructura de computación para garantizar que los modelos de ML de alta capacidad funcionen de forma rápida y rentable en producción.