У нас много разных направлений: от масштабирования инфраструктуры до построения контент-системы для рекомендаций и поиска.

Мы работаем с высоконагруженным сервисом, в который приходят сотни тысяч запросов в секунду от десятков миллионов пользователей каждый день.

• разрабатывать базовые сервисы для платформы рекомендаций;
• масштабировать и оптимизировать рантайм рекомендаций;
• оптимизировать алгоритмы для экономии ресурсов;
• разворачивать большую инсталляцию MapReduce кластера (1 эксабайт);
• оптимизировать трафик видео.

У нас много ML-направлений: от улучшения качества аудио и синтеза речи до разработки рекомендательных систем и технологий компьютерного зрения. Мы создаём продукты, которые ежедневно используют миллионы пользователей, и разрабатываем решения, меняющие правила игры на рынке технологий.

Мы используем передовые технологии и инструменты, такие как PyTorch, TensorFlow, Kubeflow, YTSaurus, Spark, Hadoop, и GPU/CPU инфраструктуру для масштабного обучения и внедрения моделей. В нашем арсенале — алгоритмы глубокого обучения, обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения (CV). У нас вы сможете работать с большими данными, проводить эксперименты на высоконагруженных системах и постоянно следить за последними научными достижениями.

• Разработка и внедрение моделей машинного обучения: Создание и оптимизация моделей для улучшения качества аудио, синтеза речи, персонализированных рекомендаций и мультимодального анализа контента.
• Исследования и тестирование новых подходов: постоянное чтение и разбор статей, поиск и тестирование новых технологий и подходов (SOTA), проведение A/B-тестов и анализ их результатов.
• Оптимизация и масштабирование моделей в продакшен: Разработка решений для ускорения инференса, внедрение моделей в продакшен с использованием техник, таких как квантизация, дистилляция, компиляция, а также оптимизация алгоритмов для высоконагруженных систем.
• Работа с большими данными: подбор, майнинг и фильтрация данных для обучения моделей, работа с распределёнными системами хранения данных (Hadoop, AIStore, S3), разработка пайплайнов обработки данных.