Старший DL-инженер в Рекомендации, Москва

Мы — отдел экспериментальных технологий в AI VK, который решает широкий спектр ML- и DL-задач. Наша команда анализирует, как наши разработки можно переиспользовать и где применить, а затем масштабировать.

Задачи

• Развивать компоненты AI-ассистента для VK Видео: понимание намерения, удержание контекста диалога, выбор стратегии и маршрутизация инструментов
• Улучшать генерацию кандидатов, semantic retrieval и reranking для поиска и персонализированных рекомендаций
• Работать с гибридным поиском: эмбеддинги, текстовые и структурные фильтры, поисковые API, рекомендательные модели и явные критерии пользователя
• Оптимизировать candidate budget и смешивание кандидатов из разных источников
• Обучать и дообучать модели для отдельных компонентов системы: LLM-like, reranker, query rewriting, relevance-модели
• Собирать и улучшать обучающие и тестовые датасеты: реальные и синтетические запросы, сложные негативные примеры, long-tail-сценарии и размеченные диалоги
• Создавать и поддерживать golden datasets, human-aligned evaluation и автоматические проверки качества; калибровать auto-eval по человеческой оценке
• Анализировать деградации, формулировать гипотезы и проверять их в воспроизводимых экспериментах
• Оценивать модели не только по общей метрике, но и по отдельным сценариям, категориям запросов, релевантности, разнообразию, безопасности и качеству диалога
• Оптимизировать latency, стоимость и использование вычислительных ресурсов при обучении и инференсе
• Готовить компоненты к промышленной эксплуатации: интеграция, нагрузочное тестирование, мониторинг, обработка ошибок и контроль регрессий
• Участвовать в offline- и online-экспериментах, подготовке A/B-тестов и интерпретации продуктовых метрик
• Проводить code review, документировать эксперименты и участвовать в обсуждении архитектуры и исследовательских результатов

Требования

• Сильная теоретическая база и опыт работы в рекомендательных системах, информационном поиске, NLP/LLM; готовность работать на их пересечении
• Понимание устройства retrieval и ranking: embeddings, candidate generation, negative sampling, cross-encoders, reranking
• Знание основных offline-метрик поиска и рекомендаций: Recall@K, Precision@K, NDCG, MRR и их ограничений
• Опыт обучения, валидации и внедрения ML-моделей; доведённые до production либо production-like среды самостоятельно разработанные компоненты
• Навыки постановки воспроизводимых экспериментов, анализа ошибок и статистической интерпретации результатов
• Понимание жизненного цикла ML-системы: данные, обучение, inference, мониторинг, деградации и переобучение
• Опыт работы с большими объёмами данных и пайплайнами обработки; YT, Spark или аналогичные инструменты
• Базовые навыки Linux, Git, контейнеризации и работы с сервисами

Будет плюсом

• Опыт создания LLM-приложений: tool calling, agentic workflows, RAG, structured generation
• Дообучение LLM или encoder-моделей: SFT, LoRA/adapters, RL
• Построение lexical, semantic или hybrid retrieval
• LLM-as-a-judge, human evaluation, построение golden datasets и калибровка автоматических оценок
• Оптимизация GPU-инференса, batching, quantization, model serving
• Опыт с распределённым обучением и промышленной ML-инфраструктурой
• Практика A/B-тестирования рекомендательных или поисковых моделей
• Мультимодальные модели, VLM, понимание видео или рекомендательные системы для медиаконтента
• Наличие публикаций по тематике LLM, NLP, multimodal models