Назад
11 часов назад

ML Engineer (Recommendations)

350 000
Формат работы
remote (только Russia)
Тип работы
fulltime
Грейд
middle
Английский
b1
Страна
Russia

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/

TL;DR

ML Engineer (Recommendations): Разработка и развитие музыкальных и немузыкальных рекомендательных сценариев на основе ML и DL с акцентом на интеграцию решений в продакшен и полный цикл их поддержки. Фокус на создание новых фичей приложения, анализ качества рекомендаций и проведение A/B-тестов.

Локация: Офис в Москве (м. Кутузовская) или удалённо из РФ.

Зарплата: 350 000 ₽/мес на руки

Компания

Аудиосервис Звук предлагает доступ к 70 млн.+ треков, подкастов и персонализированных плейлистов, используя умные алгоритмы для вдохновения слушателей и поддержки артистов.

Что делать

  • Разрабатывать и развивать оффлайн музыкальные и немузыкальные рекомендательные сценарии на основе классического ML и DL.
  • Создавать новые фичи приложения, такие как обновляемая лента плейлистов и бесконечные воспроизведения.
  • Внедрять разработанные ML-решения в продакшен и интегрировать их с существующими системами.
  • Осуществлять полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений.
  • Анализировать качество рекомендаций, выявлять проблемные зоны и проводить A/B-тесты.

Требования

  • Опыт работы в области Data Science / Machine Learning от 3 лет.
  • Опыт разработки рекомендательных систем от 1 года.
  • Опыт реализации и внедрения моделей машинного обучения в продакшен.
  • Уверенное знание алгоритмов машинного обучения и глубокое понимание RecSys.
  • Способность самостоятельно исследовать новые подходы в ML и воспроизводить научные статьи.
  • Владение Python 3 на уровне разработчика.
  • Опыт работы с PyTorch, Implicit, LightFM, RecTools, RecBole, CatBoost, scikit-learn.
  • Опыт работы с SQL, PySpark, pandas, Polars, HDFS, Docker, Airflow, Kubernetes, Redis, FastAPI, Qdrant/OpenSearch.

Хорошо, если есть

  • Опыт работы с музыкальными рекомендациями.
  • Опыт работы с распределенными вычислениями и большими данными.

Культура и преимущества

  • Уникальная возможность заниматься разработкой музыкальных рекомендательных сценариев.
  • Доступ к огромному массиву данных (около 100 млн треков).
  • Развитие решений на основе машинного обучения в продакшен.

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 →

Текст вакансии взят без изменений

Источник - загрузка...