Team Lead Data Scientist в AI VK

Вместе мы создаём новые проекты в онлайне и не только. Каждый день развиваем технологии и сервисы, которыми гордимся. И не хотим останавливаться на достигнутом. Мы — это VK Team, команда профессионалов, которые объединились ради больших свершений. Мы создаём самую большую рекомендательную систему в России, выпускаем приложения под Android и iOS, разрабатываем редактор видео и помогаем интересным блогерам найти новую аудиторию, а пользователям — интересные публикации. За этим стоят сложные алгоритмы, сотни тестов и сервис, который обрабатывает 150 тысяч запросов в секунду. Команда предиктивной аналитики профилей является центром экспертизы по автоматизированной разметке, за счёт которой работает поведенческий антифрод и управление контентом наших социальных платформ (ОК, Дзен, VK). Именно наша команда строит ML-модели и предоставляет предиктивную аналитику по профилям для бизнес-юнитов холдинга. Для этого мы выстраиваем end-to-end пайплайны обработки и дистрибуции данных. Наш основной фокус — создание ML-based разметок и антифрода в группе компаний. Так как всё большему количеству бизнес-юнитов требуется наша экспертиза, команда расширяется и мы ищем руководителя команды предиктивной аналитики профилей, который усилит команду своей экспертизой. Опыт работы с LLM-моделями или краудсорсингом. Мы развиваем технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, создаём систему рекомендаций и поиска контента на наших платформах. Задачи: Управление командой DS; Построение и улучшение ML-архитектуры процессов обработки данных; Разработка ML-моделей, настраивание их качественной и количественной оценки, анализ результатов; Работа с инструментами разметки (LLM и краудсорсинг) для подготовки Ground Truth данных; Взаимодействие с заказчиками, грумминги, декомпозиция крупных ML-проектов Требования: Высшее техническое или математическое образование; Опыт управления командой DS/ML от двух лет; Опыт вывода в прод классических ML-моделей (например, бустингов); Опыт работы с Python (pandas, numpy, scipy, catboost, xgboost), SQL (оконки, процедуры); Опыт Airflow, BI-системами — Datalens/Superset/Tableau/Power-BI; Высшее техническое или математическое образование; Хорошие soft-скилы; Умение работать с математической статистикой для управления статзначимостью метрик моделей и пайплайнов; Опыт работы с Hadoop, PostgreSQL или YT

Секреты цифровой доступности Как попасть в команду Управление командой DS Построение и улучшение ML-архитектуры процессов обработки данных Разработка ML-моделей, настраивание их качественной и количественной оценки, анализ результатов Бонусы: Гибкий график работы; Бонусы и скидки от партнеров; ДМС; Профессиональная команда; Интересные задачи