Младший ML Engineer

Разработка новых и усовершенствование существующих рекомендательных моделей для рекомендации друзей в социальной сети.

Реализация стриминговых сервисов для сбора признаков и применения моделей в продакшене.

Обработка и анализ больших данных.

Проведение А/В экспериментов и их статистическая оценка.

Знание классического машинного обучения и математической статистики.

Знание Java/Scala или Python (pandas, numpy, scikit-learn или xgboost).

Понимание принципов работы и подходов к построению рекомендательных систем.

Опыт работы с продуктами bigdata-стека (Hadoop, Spark).

Опыт работы с инструментами потоковой обработки данных (Apache Samza или Spark Streaming).

Представление о современных принципах построения и работы нейронных сетей (Deep Learning, PyTorch/TensorFlow, attention/трансформеры).

Опыт настройки пайплайнов машинного обучения от сбора данных до инференса моделей в продакшене.

Представление о работе с Apache Airflow, MLFlow, Spark ML, Faiss.

Команда: работа с ведущими экспертами IT-индустрии, которые готовы делиться своим опытом.

Масштабные проекты и интересные задачи: мы реализуем более 200 технологичных продуктов, которыми пользуется свыше 95% аудитории рунета.

Оборудование: у нас есть специализированные гаджеты и дополнительные мониторы для качественного решения рабочих задач.

Профессиональное развитие: мы проводим митапы, конференции, семинары и тренинги для сотрудников.

Здоровье и спорт: в офисе есть фреш-бар с овощами и фруктами, можно вступить в спортивную команду, а ещё мы компенсируем затраты на питание.

Командный досуг: наши сотрудники собираются вместе и проходят мастер-классы, тимбилдинги на свежем воздухе, смотрят кино и, конечно, танцуют на VK Fest.

Офис в красивом здании в центре Санкт-Петербурга, где можно бесконечно любоваться историческими интерьерами, фасадами и видом на город.