Руководитель группы рекомендаций фильмов и сериалов

Навыки

• A/B-тесты
• Алгоритмы и структуры данных
• Big Data
• C++
• Highload
• Java
• Machine Learning

О компании и продукте

• Вакансия Руководитель группы рекомендаций фильмов и сериалов в VK Видео, Москва
• Руководитель группы 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 более удобными и персональными для пользователя: помогать находить хороший фильм на вечер, правильно выбирать следующую серию любимого сериала, продолжать просмотр с нужного места и получать релевантные рекомендации без дублей.

Задачи

• Руководить командой ML-инженеров и бэкенд-разработчиков: нанимать, развивать людей и выстраивать процессы
• Быть техническим владельцем направления и отвечать за качество рекомендаций фильмов и сериалов
• Формировать цели команды и декомпозировать их в понятные, достижимые задачи
• Проводить A/B-эксперименты, анализировать метрики и пользовательское поведение
• Выстраивать эффективное взаимодействие с продуктом, аналитиками, бэкендом и смежными ML-командами

Требования

• Руководили ML-командой не менее двух лет
• Обладаете хорошими знаниями алгоритмов, структур данных и машинного обучения
• Имеете практический опыт разработки на Python, Java или C++
• Работали с ML-решениями в условиях высокой нагрузки
• Умеете работать с продуктовыми метриками, A/B-тестами и пользовательскими гипотезами
• Имеете опыт работы с большими данными

Будет плюсом

• Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами
• Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами
• Сталкивались с задачами матчинга или дедупликации

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
• команда будет отвечать не только за модели, но и за 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.