ML-инженер RecSys

Stack

Detalles

Gratis, tras iniciar sesión.

Postular

Sube tu CV: empleadores y reclutadores de distintos países que buscan tu perfil podrán contactarte directamente.

Descripción

ML-инженер (рекомендательные системы) Мы развиваем рекомендации и персонализацию в продукте с миллионами пользователей: ленты, подборки, поиск и ранжирование выдачи. Рекомендательная система уже работает в проде, и мы ищем инженера, который будет растить её качество и продуктовые метрики. Если ты умеешь не только обучить модель ранжирования, но и доказать её эффект в A/B-тесте — ждём тебя. Обязанности • Развивать многостадийную рекомендательную систему: кандидатогенерация, ранжирование, реранкинг; • Обучать и улучшать модели: коллаборативная фильтрация (ALS, implicit), two-tower, бустинги для ранжирования (CatBoost, LightGBM), sequential-модели; • Решать проблемы холодного старта, разнообразия и популярности в выдаче; • Строить фичи и пайплайны данных на больших объёмах (Spark, Airflow); • Выводить модели в production и следить за их качеством; • Оценивать качество: офлайн-метрики (NDCG, MAP, Recall@K, coverage) и онлайн A/B-тесты; • Генерировать продуктовые ML-гипотезы и проверять их вместе с аналитиками. Требования • Уверенный Python и SQL; • Опыт разработки рекомендательных систем или поискового ранжирования в продакшене; • Знание подходов: коллаборативная фильтрация, learning to rank (pointwise, pairwise, listwise), эмбеддинги; • Опыт с бустингами (CatBoost, LightGBM, XGBoost) и PyTorch; • Опыт работы с большими данными: Spark / PySpark, Hadoop; • Опыт проведения и анализа A/B-тестов; • Git, культура код-ревью; • Опыт от 3 лет. Будет плюсом • Опыт с sequential-рекомендаци

Descripción completa, empresa y enlace para postular: después de iniciar sesión. Iniciar sesión

Los contactos del empleador (correo/teléfono/telegram) están ocultos en la vista previa pública. Envía tu CV para que los empleadores puedan contactarte directamente.