Направление фильмов и сериалов в VK Видео отвечает за развитие одних из ключевых сценариев потребления: фильмы, сериалы, детский контент, ТВ-шоу и тематические подборки. Мы хотим сделать эти сценарии более удобными и персональными для пользователя: помогать находить хороший фильм на вечер, правильно выбирать следующую серию любимого сериала, продолжать просмотр с нужного места и получать релевантные рекомендации без дублей.
Мы ищем руководителя команды, которая будет заниматься end-to-end развитием киносериальных рекомендаций: анализировать пользовательское поведение, формулировать и проверять гипотезы, развивать матчинг и дедупликацию контента, обучать модели, обеспечивать стабильную работу рантайма, проводить A/B-эксперименты и развивать систему метрик.
Что предлагаем
•Большой масштаб — десятки миллионов пользователей, высоконагруженный рантайм и большие данные
•Значимую продуктовую зону — фильмы и сериалы являются одним из ключевых драйверов роста вовлечения и TVT
•Сильную техническую среду — Discovery-платформа, ML-инфраструктура, Java, YTsaurus, быстрый цикл экспериментов
•Нетривиальные задачи — матчинг тайтлов, дедупликация копий, рекомендации сериалов, подборки, работа с плейлистами и кластерными сущностями
•Реальное влияние на продукт — команда будет отвечать не только за модели, но и за качество пользовательских сценариев
Задачи
•Руководить командой ML-инженеров и бэкенд-разработчиков: нанимать, развивать людей и выстраивать процессы
•Быть техническим владельцем направления и отвечать за качество рекомендаций фильмов и сериалов
•Формировать цели команды и декомпозировать их в понятные, достижимые задачи
•Проводить A/B-эксперименты, анализировать метрики и пользовательское поведение
•Выстраивать эффективное взаимодействие с продуктом, аналитиками, бэкендом и смежными ML-командами
Требования
•Руководили ML-командой не менее двух лет
•Обладаете хорошими знаниями алгоритмов, структур данных и машинного обучения
•Имеете практический опыт разработки на Python, Java или C++
•Работали с ML-решениями в условиях высокой нагрузки
•Умеете работать с продуктовыми метриками, A/B-тестами и пользовательскими гипотезами
Будет плюсом
•Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами
•Имеете опыт работы с большими данными
•Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами
•Сталкивались с задачами матчинга или дедупликации
