Data Science

Какие задачи ждут:

Рекомендательные системы:

• автороцентричное ранжирование;
• реалтайм адаптация к текущим интересам пользователя;
• как сделать рекомендации разнообразными;
• участвовать в создании новых контентных фичей с помощью компьютерного зрения и текстовой генерации;
• автоматический поиск и оценка перспективных создателей контента.

Ранжирование:

• как измерять и влиять на ''счастье'' пользователей;
• как оптимизировать системы так, чтобы были счастливы и создатели и потребители контента;
• как корректно проводить тестирование новых функциональностей в системе с сильным сетевым эффектом.

Мы ожидаем:

• умение прочитать, а затем воспроизвести в коде статью;
• опыт в разработке рекомендательных систем;
• опыт промышленной разработки на Java/Scala/Python;
• опыт работы с современным BigData стеком (Hadoop/Spark/Airflow).

Будет плюсом:

• опыт применения DevOps практик в контексте разработки ML моделей;
• знание основных нейросетевых архитектур в CV/NLP.

У нас есть:

• сложные задачи для высоконагруженных data-driven сервисов;
• свой нерезиновый кластер для расчетов, десятки петабайтов данных и большое количество ресурсов для ресерча;
• возможность пройти самостоятельно весь цикл разработки и внедрения модели в продакшн.

Условия:

• работа в профессиональной команде с серьезным опытом, создающей популярный российский проект;
• при обоюдном интересе мы предложим такие условия сотрудничества, от которых не захочется отказываться;
• регулярно пересматриваемая зарплата, годовые бонусы, социальный пакет (спорт, ДМС, английский язык);
• комфортный офис с парковкой, душем и зонами отдыха в паре минут от м. «Площадь Александра Невского»;
• дополнительное обучение за счет компании, участие в профессиональных конференциях и форумах по всему миру;
• корпоративные мероприятия и Team Building Events в России и за рубежом;
• дружный коллектив профессионалов.