Machine Learning Engineer в VK Видео

Any

По договоренности

Office, hybridЗанятость: ПолнаяТребуемый опыт: Не указан

Москва

Откликнуться
company logo
VK
Перейти на сайт

Размер компании

-

Описание компании не указано

Описание вакансии

VK Видео — крупнейший российский видеосервис: ежедневно им пользуются десятки миллионов человек. Перед нами стоит амбициозная задача — развивать видеосервис № 1 в России и внедрять новые технологии. Нашим продуктом пользуются на разных устройствах (мобильные, телевизоры, веб), а еще у нас есть несколько различных приложений (выделенные приложения VK Видео, приложения соцсети ВКонтакте). Мы ищем сильных ML-инженеров, которые помогут сделать наш продукт ещё более приятным и увлекательным для пользователей.Сейчас наша команда работает над улучшением качества в разных компонентах продукта: Крупнейший российский видеосервис: ежедневно им пользуются десятки миллионов людей. Перед нами стоит амбициозная задача — развивать видеосервис № 1 в России и внедрять новые технологии. Задачи: улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования;; анализировать потребление контента, выдвигать и проверять гипотезы, проводить А/B-тесты;; разбираться в незнакомых технологиях;; принимать участие в разработке сервисов (внедрять алгоритмы в бекенд на Java). Требования: совокупный опыт работы в ML от 2-х лет;; знание классических алгоритмов и принципов ML;; знание алгоритмов и структур данных;; уверенное владение Python, базовые знания SQL;; открытость, самостоятельность и проактивность.

Дополнительно

Секреты цифровой доступности Как попасть в команду рекомендации в персональной ленте; рекомендации похожих видео; ранжирование табов тематик и блоков видео; 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 сфере рекомендаций или смежных областях (поиск, реклама, маркетинг и др.) на позиции уровня Middle и выше;; опыт разработки сервисов на объектно ориентированном языке (C++, C#, Java, Python и др.) или Go;; опыт работы с технологиями обработки больших данных (Hadoop, Hive, Spark, YT и др.).