ML Engineer (RecSys)

Навыки

• A/B-тесты
• AI-инструменты в работе
• Machine Learning
• NLP
• Рекомендательные системы
• Статистика
• Transformers / HuggingFace

О компании и продукте

• 200 000 – 400 00 рублей на руки

Задачи

• Улучшить рекомендации в линии - 60% времени
• Research в области рекомендаций (генеративные рекомендации) - 30% времени
• (оставшиеся 10% - организационные вопросы (встречи и т.п.))

Требования

• Общий опыт работы в ml 2-3 года
• Опыт работы с рекомендательными системами - минимум 1 год (а лучше 2) и глубокое понимание области обработки речи (NLP)
• ИЛИ Опыт работы с моделями обработки речи (именно обучение моделек) и хорошее понимание области рекомендаций
• Необходим опыт в обучении любых нейросетей
• Глубокое понимание архитектуры трансформеров, рекуррентных сетей, сверточных сетей к контексте использования в области NLP
• Хорошее знание мат статистики и методологии AB тестов
• Большим плюсом будет знание и опыт работы с SASRec, двухбашенными моделями

Условия

• Компания с масштабными медийными проектами (Медиа Баскет, Медиа Теннис, Дом Спорта в Санкт-Петербурге)
• Реальные карьерные треки и обучение, поддержка роста и экспертного развития
• Более 500+ скидок и привилегий у партнеров Лиги
• Корпоративные спортивные комьюнити: бег, бокс, растяжка, футбол и т. д. и всегда открыты к внедрению новых
• Удобный гибридный формат работы с гибким началом и окончанием дня
• Сокращенная пятница
• Современный офис в 30 секундах от метро с зоной отдыха
• Розыгрыши билетов на спортивные мероприятия
• Собственный хакатон и прочие активности
• Резюме и вопросы @Priboch
• ml_data_science_job

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.