ML-разработчик в команду рекомендаций фильмов и сериалов

Навыки

• A/B-тесты
• Big Data
• C++
• Решения на данных
• Highload
• Java
• Machine Learning

О компании и продукте

• Вакансия ML-разработчик в команду рекомендаций фильмов и сериалов в VK Видео, Москва
• ML-разработчик в команду рекомендаций фильмов и сериалов в VK Видео, Москва
• Направление фильмов и сериалов в VK Видео отвечает за развитие одних из ключевых сценариев потребления: фильмы, сериалы, детский контент, ТВ-шоу и тематические подборки. Мы хотим сделать эти сценарии удобнее и персональнее для пользователя: помогать находить хороший фильм на вечер, выбирать следующую серию любимого сериала, продолжать просмотр с нужного места и получать релевантные рекомендации без дублей.

Задачи

• Развивать рекомендации для фильмов, сериалов, детского контента, ТВ-шоу и тематических подборок, а также разрабатывать механизмы матчинга и дедупликации контента
• Обеспечивать стабильную работу ML-решений в высоконагруженном рантайме
• Проводить A/B-эксперименты и принимать решения на основе данных
• Находить точки роста и формулировать продуктовые и ML-гипотезы

Требования

• Имеете от года опыта разработки ML-решений
• Уверенно пишете код на Python, Java или C++
• Умеете работать с продуктовыми метриками и A/B-тестами
• Готовы брать на себя сложные технические задачи и доводить решения до продакшена

Будет плюсом

• Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами
• Работали с ML-системами в условиях высокой нагрузки
• Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами
• Сталкивались с задачами матчинга и дедупликации контента
• Имеете опыт оптимизации ML-рантайма и production-инфраструктуры

Условия

• Большой масштаб
• десятки миллионов пользователей, высоконагруженный рантайм и большие данные
• Значимую продуктовую зону
• фильмы и сериалы являются одним из ключевых драйверов роста вовлечения и TVT
• Сильную техническую среду
• Discovery-платформа, ML-инфраструктура, Java, YTsaurus, быстрый цикл экспериментов
• Нетривиальные задачи
• матчинг тайтлов, дедупликация копий, рекомендации сериалов, подборки, работа с плейлистами и кластерными сущностями
• Реальное влияние на продукт
• возможность влиять не только на модели, но и на качество пользовательских сценариев
• Гибкий график работы
• Офис в центре города
• Профессиональная команда

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.