Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Senior Machine Learning Engineer, Recommendation

seniorremoteUS, USСкор 73/1002д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Accountabilities - Build, optimize, and maintain recommendation and search systems across personalized feeds, discovery pages, search experiences, and content continuation features. - Own retrieval and ranking pipelines, including candidate generation, embedding-based retrieval, two-tower models, ranking features, and online serving performance. - Design, launch, and analyze end-to-end recommendation and search experiments, using quantitative insights to improve model quality and product outcomes. - Improve discovery experiences for new users, newly published content, and rapidly evolving content catalogs by addressing cold-start challenges and changing user preferences. - Develop meaningful user, content, creator, and session representations using behavioral signals and other relevant data sources. - Partner with product, data, and engineering teams to establish success metrics, conduct experiments, and deliver measurable improvements in user engagement, retention, satisfaction, and content distribution. - Build practical machine learning solutions that move efficiently from prototypes to production, supported by robust evaluation, monitoring, and performance optimization. - Translate complex user behavior and product challenges into effective modeling strategies and actionable recommendations. - Contribute to the long-term architecture and technical direction of AI-powered content discovery systems. - Explore emerging approaches in recommendation, semantic search, personali
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs