Сегодня огромную часть повседневных задач мы решаем через интернет — начиная от заказа такси и заканчивая покупкой продуктов. Уникальным идентификатором для подобных сервисов является электронная почта, которая собирает в себе огромное количество информации об их использовании. Мы считаем, задача современной почты заключается в том, чтобы эту информацию отфильтровать, структурировать и предоставить пользователю в наиболее удобном виде. Это «умная» часть новой Почты.
Центром новой концепции является пользователь, а сам сервис выстраивается вокруг его потребностей, делая взаимодействие с потоком данных проще и понятнее. При помощи машинного обучения мы научили Почту рекомендовать ответы на письма, которые не требуют развёрнутого ответа, отделять рассылки от важных писем, а среди важных — выделять смысловые категории (финансы, путешествия, билеты, регистрации, заказы). Также Почта научилась выделять из писем информацию о промоакциях и скидках, группировать авиабилеты по номеру брони и объединять в одну цепочку письма с одинаковым номером заказа, чтобы разные покупки не смешивались друг с другом.
Сейчас мы ищем программиста-исследователя, который присоединится к команде машинного обучения и будет вместе с нами работать над новыми продуктовыми фичами, делая Почту ещё более удобным и современным продуктом.
Что необходимо будет делать:
отвечать за реализацию продуктовых задач с применением машинного обучения;
генерировать идеи, проводить эксперименты и внедрять их в production;
следить за прогрессом в машинном обучении и реализовывать подходящие алгоритмы.
Для выполнения поставленных задач потребуется:
отличное знание основ машинного обучения;
2–3 года опыта разработки с использованием Python/C++;
уверенное знание теории вероятностей и математической статистики;
понимание структур данных и алгоритмов;
знание современных алгоритмов обработки естественного языка (Word Embeddings, LSTM, Transformers, etc.);
опыт работы с библиотеками для глубокого обучения (Pytorch, TensorFlow, Keras, etc.).
Будет плюсом:
отличные коммуникативные навыки;
опыт разработки микросервисных архитектур;
знание стека технологий Hadoop (HBase, Pig, Spark);
хорошее знание C++/LUA;
опыт использования Docker/Kubernetes.
Уникальные Волоконные Приборы - Комплексные Системы
Международный исследовательский институт интеллектуальных материалов ЮФУ