Machine Learning Engineer в VK Клипы

VK Клипы — крупнейший российский сервис коротких видео, ежедневно им пользуются десятки миллионов человек. Нашим продуктом пользуются на разных устройствах (мобильные, телевизоры, веб), а также у нас есть несколько различных приложений (выделенное приложение VK Клипы, приложения соцсети ВКонтакте). Рекомендации VK Клипов также работают для пользователей Одноклассников. Мы ищем сильных ML-инженеров, которые помогут сделать наш продукт ещё более классным и привлекательным для пользователей. Сейчас наша команда работает над улучшением качества в разных компонентах продукта: Ведущий российский сервис коротких вертикальных видео для зрителей и для авторов контента. Здесь каждый может проявить себя, не имея специальных навыков и дорогой техники. Задачи: Улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования; Анализировать поведение пользователей и потребление контента, выдвигать и проверять гипотезы, проводить А/В-тесты; Разбираться в незнакомых и новых технологиях; Принимать участие в разработке сервисов, внедрять алгоритмы в бэкенд на Java Требования: Опыт работы в ML от трех лет; Знание классических алгоритмов и принципов ML; Знание алгоритмов и структур данных; Уверенное владение Python и SQL, опыт в написании кода на Java/Scala; Опыт работы с технологиями обработки больших данных (Hadoop, Spark, YT и др.); Понимание принципов работы и подходов к построению рекомендательных систем; Открытость, самостоятельность, проактивность

Секреты цифровой доступности Как попасть в команду Рекомендации в ленте клипов Подмес рекомендаций клипов в ленту пользователя Повышение реактивности ленты, быстрая обработка фидбэка пользователя Бонусы: Гибкий график работы; Бонусы и скидки от партнеров; Офис в центре города; ДМС; Профессиональная команда; Бонусы от партнеров; Интересные задачи Дополнительные плюсы: Опыт в области рекомендательных технологий или смежных областях (реклама, поиск, маркетинг, e-commerce и др.) на позиции уровня Middle и выше; Опыт разработки сервисов на объектно ориентированном языке (C#, Java, C++ и др.) или Go; Умение прочитать и затем воспроизвести в коде статью