ML-инженер RecSys

Stack

Dettagli

Gratis, dopo l'accesso.

Candidati

Carica il tuo CV: datori di lavoro e recruiter di diversi paesi che cercano il tuo profilo potranno contattarti direttamente.

Descrizione

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

Descrizione completa, azienda e link per candidarti: dopo l'accesso. Accedi

I contatti del datore di lavoro (email/telefono/telegram) sono nascosti nell'anteprima pubblica. Invia il tuo CV così i datori di lavoro possono contattarti direttamente.