Назад

Не получаете ответ?

Вакансия опубликована 12 дн. назад - шансы на ответ снижаются.

12 дней назад

ML-разработчик (рекомендательные системы)

Формат работы
onsite
Тип работы
fulltime
Грейд
middle
Страна
Russia
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
ML-разработчик (рекомендательные системы): Разработка и внедрение моделей для персонализированной ленты рекомендаций с акцентом на анализ больших данных, ранжирование и масштабируемую production-интеграцию. Focus on проведении экспериментов, A/B-тестировании, оптимизации моделей и мониторинге стабильной работы сервиса с миллионами DAU.

Локация: Москва, офис

Компания

Развитие сервиса Ритм — рекомендательной платформы Яндекса для персонализации коммерческого и другого контента на различных поверхностях, включая главную страницу Яндекса.

Что делать

  • Участвовать в полном цикле ML-разработки: от исследования и прототипирования до production-реализации, оптимизации и мониторинга моделей.
  • Анализировать большие массивы данных и паттерны поведения пользователей для улучшения рекомендаций.
  • Исследовать и внедрять подходы к формированию кандидатов и ранжированию контента.
  • Обучать и интегрировать классические, генеративные и другие модели в рекомендательный пайплайн.
  • Разрабатывать сценарии персональных рекомендаций, поиска похожего контента, поиска и продолжения просмотра.
  • Проводить эксперименты и A/B-тестирование, предлагая архитектуры и внедряя успешные решения.

Требования

  • От 3 лет опыта.
  • Глубокое понимание машинного обучения и рекомендательных систем.
  • Хорошее владение Python.
  • Знание C++ или готовность его изучить.
  • Интерес к внедрению изменений, влияющих на пользовательские сервисы, самостоятельность и инициативность.

Хорошо, если есть

  • Дополнительный опыт в компьютерном зрении или NLP.
  • Экспертное владение C++.
  • Опыт работы с трансформерными моделями.
  • Опыт работы с PyTorch или другими фреймворками глубокого обучения.

Культура и преимущества

  • Возможность видеть результаты работы и влиять на сервис, которым пользуются миллионы людей.
  • Сильная техническая команда и развитая инфраструктура для быстрого развёртывания рекомендаций.
  • Возможность реализовывать собственные идеи.
  • Быстрый запуск экспериментов и проверка гипотез.

Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →