Руководитель группы качества ранжирования клипов
- Москва
- Постоянная работа
- Полная занятость
Сейчас мы активно переносим рекомендательные вертикали на единую контентную платформу (ЕКП) — единую платформу для создания рекомендательных систем ВКонтакте.
Развитие авторов является одним из приоритетных направлений нашей команды.
В рамках направления мы занимаемся end-to-end разработкой рекомендаций: анализируем логи пользователей, формулируем и проверяем гипотезы, обучаем модели, обеспечиваем стабильную работу рантайма, создаём новые продуктовые фичи, проводим A/B-эксперименты и развиваем систему метрик сервиса.
Нам нужен сильный ML-лид, который возьмёт на себя руководство одной из ML-команд и поможет решать амбициозные задачи.Что предлагаем
- Максимум разнообразия задач — ежедневно решаете разные прикладные и системные ML-задачи в рамках одного продукта
- Масштаб — десятки миллионов DAU, десятки тысяч запросов в секунду, петабайты логов
- Технологичность — внутренняя платформа обучения, распределённые вычисления на кластере, real-time runtime, запуск пайплайнов
- Скорость — путь от идеи до A/B-теста может занимать всего несколько часов: вы можете быстро проверять гипотезы и видеть результат своей работы
- Руководить командой ML-инженеров: нанимать, развивать, выстраивать процессы
- Ставить цели для команды, декомпозировать их на понятные и достижимые задачи
- Повышать эффективность рекомендательных алгоритмов и решать реальные пользовательские проблемы с помощью ML
- Разрабатывать решения с учётом высокой нагрузки и специфики инфраструктуры рекомендаций, обеспечивая стабильность и производительность ML-сервисов в проде
- Разрабатывать и улучшать продуктовые ML-фичи в сервисе
- Проводить A/B-эксперименты, анализировать метрики и пользовательское поведение
- Опыт руководителя технической команды (ML или разработчиков) не менее двух лет
- Хорошие знания алгоритмов, структур данных и основ машинного обучения
- Практический опыт разработки на C++, Java или Python
- Работа с ML-решениями в условиях высокой нагрузки
- Работа с рекомендательными или поисковыми системами
- Опыт работы с большими данными