VK·Москва·15 сент.
Старший ML-разработчик в VK Видео
Ориентир по рынку≈ 150 000 – 350 000 ₽наша приблизительная оценка по 146 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🏢 ОфисMiddleПолная занятость
69
Хорошие условия
За такой навык на рынке платят больше, навык востребован (Java). Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
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 старшего ML-разработчика, который будет развивать киносериальные рекомендации: анализировать пользовательское поведение, формулировать и проверять гипотезы, развивать матчинг и дедуп
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
Взаимодействовать с продуктом, аналитиками, бэкендом и смежными ML-командами
Находить точки роста и формулировать продуктовые и ML-гипотезы
Наши требования
Вы имеете от трёх лет опыта разработки ML-решений
Уверенно пишете код на Python, Java или C++
Работали с ML-системами в условиях высокой нагрузки
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 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).