Мы создаём крупнейшую рекомендательную систему в России.
Наши продукты — это миллионы пользователей ВКонтакте и Одноклассников, которые каждый день видят рекомендации: истории, друзей, сообщества, подарки, игры, стикеры, анкеты в знакомствах и многое другое. За этим стоят ML-алгоритмы, пайплайны обработки больших объёмов данных и множество A/B-экспериментов.
Ни одна контентная платформа не может существовать без производителей контента. Поэтому развитие и удержание авторов, обеспечение авторского счастья являются нашими первоочередными задачами.
Цели команды
- End2end реализуем сценарии ранжирования контента в ленте с учётом баланса интересов пользователей и авторов
- Помогаем новым авторам набирать просмотры и подписчиков и активно развиваться
- Помогаем авторам с интересным нишевым контентом найти свою аудиторию
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 трёх лет
- Знание классических алгоритмов и принципов ML
- Знание алгоритмов и структур данных
- Уверенное владение Python и SQL
- Опыт работы с технологиями обработки больших данных (Hadoop, Spark, YT и др.)
- Понимание принципов работы и подходов к построению рекомендательных систем
- Открытость, самостоятельность, проактивность
Будет плюсом
- 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