Эта вакансия в архивеПосмотреть похожие вакансии ↓
VK·Москва·14 авг.
ML-разработчик в команду рекомендаций фильмов и сериалов в VK Видео
Ориентир по рынку≈ 178 000 – 252 000 ₽наша приблизительная оценка по 143 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
≈ 2,2 тыс.–3,1 тыс. $
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
Стоит ли откликаться
Вакансия закрыта
Откликаться поздно: вакансию сняли. Сколько она висела и что в ней менялось, видно в разборе.
2 из 4 в норме
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Ориентир на созвон: столько платят в 143 похожих вакансиях Разработчик уровня Middle.
Живость
Висит 68 дней. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.
- Зарплата не указана
- Появилась у нас 14 августа 2026 г., 68 дней назад
- Эту вакансию выложили заново: Открыть новую публикацию
В Pro вся история: 1 копия на других сайтах
Считается по возрасту вакансии и её содержимому. Оценка станет точнее, когда накопится история наблюдений. За вакансиями с hh.ru следим каждую ночь: выдачу и архив, а полный текст карточки сверяем по очереди, каждую раз в несколько дней. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Расписано подробно: обязанностей 4, требований 9. Картина ясна до первого созвона.
- Известно
- высокие нагрузки
Что требуют
ОбязательноMLPythonJavaC++
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +40%.
Наша компания
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 удобнее и персональнее для пользователя: помогать находить хороший фильм на вечер, выбирать следующую серию любимого сериала, продолжать просмотр с нужного места и получать релевантные рекомендации без дублей. Мы ищем ML-разработчика, который будет развивать киносериальные рекомендации: формулировать и проверять гипотезы, развивать матчинг и дедупликацию контента, обучать модели, обеспечивать стаб
Чем предстоит заниматься
Развивать рекомендации для фильмов, сериалов, детского контента, ТВ-шоу и тематических подборок, а также разрабатывать механизмы матчинга и дедупликации контента
Обеспечивать стабильную работу ML-решений в высоконагруженном рантайме
Проводить A/B-эксперименты и принимать решения на основе данных
Находить точки роста и формулировать продуктовые и ML-гипотезы
Наши требования
Имеете от года опыта разработки ML-решений
Уверенно пишете код на Python, Java или C++
Умеете работать с продуктовыми метриками и A/B-тестами
Готовы брать на себя сложные технические задачи и доводить решения до продакшена
Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами
Работали с ML-системами в условиях высокой нагрузки
Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами
Сталкивались с задачами матчинга и дедупликации контента
Имеете опыт оптимизации ML-рантайма и production-инфраструктуры
Мы 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 — возможность влиять не только на модели, но и на качество пользовательских сценариев
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).