ML-инженер RecSys

Stack

Détails

Gratuit, après connexion.

Postuler

Déposez votre CV : des employeurs et recruteurs de différents pays qui cherchent votre profil pourront vous contacter directement.

Description

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

Description complète, entreprise et lien pour postuler : après connexion. Se connecter

Les contacts de l'employeur (e-mail/téléphone/telegram) sont masqués dans l'aperçu public. Envoyez votre CV pour que les employeurs puissent vous contacter directement.