Инженер машинного обучения

Location: Санкт-Петербург Workplace: гибкий Товарные рекомендации в Ленте — это поиск подходящего товара через контент. Пользователь приходит посмотреть Ленту без конкретного запроса на покупку, поэтому нам важно понимать его интересы и находить товары, которые органично впишутся в этот опыт. Здесь пересекаются рекомендации контента и e-commerce: нужно учитывать и привлекательность самого поста, и интерес к товару, сохраняя баланс между покупками и удовольствием от просмотра Ленты. Ищем ML-инженера, который усилит нашу команду и займётся рекомендациями товарных постов в Ленте ВК. Предстоит разрабатывать и улучшать алгоритмы, которые помогают пользователям находить интересные товары. Задачи Улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования Анализировать поведение пользователей и потребление контента, выдвигать и проверять продуктовые гипотезы Строить и поддерживать end‑to‑end пайплайны моделей: от данных и обучения до продакшен‑внедрения и мониторинга метрик Принимать участие в разработке сервисов, внедрять алгоритмы в бэкенд на Java Проводить A/B-тестирование и принимать решения с влиянием на огромную аудиторию пользователей ВК Требования Знание классических алгоритмов и принципов ML Понимание основных принципов работы рекомендательных систем Знание математической статистики и методики проведения A/B-тестирования Уверенное владение Python/Java и SQL Открытость, самостоятельность, проактивность