ML-разработчик в команду рекомендаций фильмов и сериалов в VK Видео

Ориентир по рынку≈ 150 000 – 350 000 ₽наша приблизительная оценка по 148 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 1,8 тыс.–4,2 тыс. $

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

Стоит ли откликаться

Вакансия закрыта

Вакансию уже закрыли, и отклик сюда не дойдёт. Как она жила, видно в разборе ниже.

1 из 4 в норме

Описание вакансии

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 стабильную работу рантайма, проводить A/B-эксперименты и развивать систему метрик.

Об одном из наших релизов можно прочитать здесь: https://vk.company/ru/press/releases/12243/

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 — возможность влиять не только на модели, но и на качество пользовательских сценариев

Задачи

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

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

Будет плюсом

Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами

Работали с ML-системами в условиях высокой нагрузки

Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами