Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансиейЗагрузи резюме, чтобы видеть мэтч с вакой
подготовься к отклику
ai-инструменты
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
Привет! Это команда алгоритмов рекомендательных продуктов. Наша команда отвечает за персонализацию видеоленты Ozon — бесконечной ленты коротких видеообзоров товаров от покупателей и продавцов. Нам принадлежит весь рекомендательный стек ленты: отбор кандидатов из миллионного каталога, нейросетевое ранжирование и мультимодальные представления контента. Наши модели работают в реальном времени и напрямую влияют на то, сколько времени люди проводят в ленте и находят ли они в ней товары, которые хотят купить.
задачи
Развивать модель ранжирования: искать новые сигналы о пользователях и контенте, которые помогут точнее предсказывать, что человеку захочется посмотреть.
Экспериментировать с целевыми функциями — учить модели понимать, что делает ленту одновременно интересной и полезной для покупок.
Работать с мультимодальными представлениями видео и строить модели отбора кандидатов на основе векторного поиска.
Собирать данные на Spark и автоматизировать пайплайны в Airflow.
Проводить АБ-тесты и разбираться в их результатах.
требования
Уверенные знания ML/DL, понимание устройства трансформеров.
Знание основных алгоритмов и структур данных.
Хорошее знание Python, опыт работы с PyTorch.
Знание SQL.
Будет плюсом: Понимание устройства рекомендательных систем: многостадийный отбор кандидатов и ранжирование, sequential-модели (SASRec, BERT4Rec), двухбашенные модели и contrastive learning; Опыт работы с векторным поиском (FAISS, HNSW); Знание hadoop-стека, опыт работы с большими данными; Участие в ML-соревнованиях, pet-проекты или исследования по RecSys; Знание Golang
Популярная российская платформа для онлайн-шопинга. Продает товары от электроники до одежды, предлагает доставку, скидки и бонусные программы. Поддерживает продавцов через маркетплейс и логистические решения. Удобно для покупок и бизнеса.
