ML-разработчик команды ML для авторов в VK Видео

— Команда ML для авторов ВК Видео развивает рекомендательные алгоритмы, улучшает качество и полноту ранжирования, а также помогает маленьким и средним авторам-видеоблогерам находить свою аудиторию и успешно конкурировать даже с самыми крупными контент-мейкерами. Не является минусом отсутствие опыта: Крупнейший российский видеосервис: ежедневно им пользуются десятки миллионов людей. Перед нами стоит амбициозная задача — развивать видеосервис № 1 в России и внедрять новые технологии. Задачи: обучать ML модели ранжирования, специфичные для “счастья” авторов на платформе: зачастую их таргет и метрики отличаются от классических рекомендательных;; корректно и полно исследовать возможные методы решения поставленной задачи: они не всегда сводятся исключительно к ML модели; существуют эффективные механики, в которых модель работает вкупе с алгоритмами;; писать эффективный код на Java: помимо расчётов в оффлайн наши механики работают в высоконагруженном рантайме, быстродействие которого критически важно для пользователей;; заводить и анализировать A/B эксперименты: это важнейший способ исследования, а также главный способ измерить эффект от своего решения; Требования: высшее техническое образование;; знание алгоритмов и структур данных;; опыт построения и релиза ML в продакшн;; знание теории матстата и ML: например, обработка табличных и сложноструктурированных данных, градиентный бустинг, подходы и метрики задачи ранжирования, методы построения и использования эмбеддингов

— Секреты цифровой доступности Как попасть в команду обучать ML модели ранжирования, специфичные для “счастья” авторов на платформе: зачастую их таргет и метрики отличаются от классических рекомендательных; корректно и полно исследовать возможные методы решения поставленной задачи: они не всегда сводятся исключительно к ML модели; существуют эффективные механики, в которых модель работает вкупе с алгоритмами; писать эффективный код на Java: помимо расчётов в оффлайн наши механики работают в высоконагруженном рантайме, быстродействие которого критически важно для пользователей; Бонусы: Гибкий график работы; Бонусы и скидки от партнеров; Офис в центре города; ДМС; Профессиональная команда; Бонусы от партнеров; Интересные задачи Дополнительные плюсы: опыт проведения и анализа A/B тестов;; опыт разработки ML моделей для рекомендаций / поиска;; умение внимательно читать длинные списки;; опыт ООП на строготипизированных ЯП