ML-инженер в рекомендательные системы

1 мес. назад

RussiaTraineeHybrid

pythonjavagradient boostinga/b testingmachine learningdata structuresalgorithmsembeddings

ML-инженер в рекомендательные системы в компании VK, работа в Москве, гибридный формат. Основные задачи связаны с реализацией алгоритмов рекомендаций, исследованием методов решения и проведением A/B-экспериментов.

Обязанности

Реализация алгоритмов построения рекомендаций в Ленте ВКонтакте.
Реализация алгоритмов построения рекомендаций в Ленте ВКонтакте.
Исследование различных подходов к решению задач: не все проблемы решаются новой моделью, иногда лучший результат достигается сочетанием ML и алгоритмических решений.
Исследование различных подходов к решению задач: не все проблемы решаются новой моделью, иногда лучший результат достигается сочетанием ML и алгоритмических решений.
Заведение и анализ A/B-экспериментов: это важнейший способ исследования, а также главный способ измерить эффект от своего решения.
Заведение и анализ A/B-экспериментов: это важнейший способ исследования, а также главный способ измерить эффект от своего решения.

Требования

Знание алгоритмов и структур данных.
Знание алгоритмов и структур данных.
Знание теории матстата и ML: например, обработка табличных и сложноструктурированных данных, градиентный бустинг, подходы и метрики задачи ранжирования, методы построения и использования эмбеддингов.
Знание теории матстата и ML: например, обработка табличных и сложноструктурированных данных, градиентный бустинг, подходы и метрики задачи ранжирования, методы построения и использования эмбеддингов.
Понимание принципов работы рекомендательных систем и задач ранжирования.
Понимание принципов работы рекомендательных систем и задач ранжирования.
Навыки программирования на Python и (или) Java.
Навыки программирования на Python и (или) Java.