machine learning engineer

Команда развивает технологии нейросетевых рекомендаций Discovery Platform, объединяющей рекомендации продуктов VK. Сервис строит решения от обучения моделей и анализа поведения пользователей до проведения A/B-тестов и внедрения рекомендаций в продукты.

• Улучшать качество трансформерных моделей и исследовать законы масштабирования в продуктах компании;
• Разрабатывать трансформерные модели для объединения нескольких продуктов в одной архитектуре;
• Улучшать нейросетевое ранжирование, исследовать производительность модели и оптимизировать её для запуска в реальном времени;
• Исследовать вариационные модели ранжирования для предсказания вероятностных распределений пользователей в сервисах;
• Анализировать поведение пользователей и потребление контента, выдвигать и проверять гипотезы, проводить A/B-тесты;
• Внедрять трансформерные и нейроранжирующие модели в продукты.

• Знание алгоритмов и структур данных;
• Практический опыт разработки на Java, Python, C++ или Rust;
• Опыт работы с глубоким обучением (torch, triton, distributed-dl);
• Опыт работы с технологиями обработки больших данных (Hadoop, Spark, YT и другое);
• Будет плюсом умение оптимизировать kernel компоненты моделей глубокого обучения, знание вариационных методов (VAE, Counterfactual методы), знание обучения с подкреплением (CEM, Q-learning, A2C, PPO, TRPO, Off-policy методы оценки, InverseRL), курс FSDP из ШАД и опыт работы с YTsaurus.

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