VK·Москва·20 авг.
Руководитель группы рекомендаций фильмов и сериалов в VK Видео
Ориентир по рынку≈ 386 000 – 494 000 ₽наш грубый ориентир по 47 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
≈ 4,7 тыс.–6 тыс. $
🔄 ГибридLeadПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Правда, вакансия открыта уже давно.
2 из 4 в норме
Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Грубый ориентир: столько платят в 47 вакансиях уровня Lead по всему рынку, без учёта специальности.
Живость
Висит 62 дня. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.
- Зарплата не указана
Описание
Расписано подробно: обязанностей 5, требований 9. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- аккредитованная IT-компания
- Известно
- высокие нагрузки
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноMLPythonJavaC++
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
9 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней VK обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
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 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.
О роли
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.
Чем предстоит заниматься
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
Наши 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
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
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 — команда будет отвечать не только за модели, но и за качество пользовательских сценариев
