Инженер машинного обучения товарных рекомендаций

Товарные рекомендации в Ленте — это поиск подходящего товара через контент. Пользователь приходит посмотреть Ленту без конкретного запроса на покупку, поэтому нам важно понимать его интересы и находить товары, которые органично впишутся в этот опыт. Здесь пересекаются рекомендации контента и e-commerce: нужно учитывать и привлекательность самого поста, и интерес к товару, сохраняя баланс между покупками и удовольствием от просмотра Ленты.

• Улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования
• Анализировать поведение пользователей и потребление контента, выдвигать и проверять продуктовые гипотезы
• Строить и поддерживать end‑to‑end пайплайны моделей: от данных и обучения до продакшен‑внедрения и мониторинга метрик
• Принимать участие в разработке сервисов, внедрять алгоритмы в бэкенд на Java
• Проводить A/B-тестирование и принимать решения с влиянием на огромную аудиторию пользователей ВК

• Знание классических алгоритмов и принципов ML
• Понимание основных принципов работы рекомендательных систем
• Знание математической статистики и методики проведения A/B-тестирования
• Уверенное владение Python/Java и SQL
• Открытость, самостоятельность, проактивность

• Гибкий график работы
• Бонусы и скидки от партнеров
• Офис в центре города
• ДМС
• Профессиональная команда