Наша команда развивает инструменты для запуска и развития своего дела ВКонтакте. 

Внутри социальной сети мы ежедневно совершенствуем процесс покупок и ведения бизнеса. Владельцы бизнеса буквально в несколько кликов могут завести страницу, использовать шаблоны оформления витрины, бесплатно создать полноценный интернет-магазин с онлайн-платежами и доставкой. Прямо из сообщества можно бесплатно создать сайт — с этим поможет специальный конструктор. А затем подключить инструменты для продвижения — рекламу легко запустить прямо со смартфона.

Мы активно работаем над автоматизацией маркетинговых инструментов: запустили автопродвижение услуг ВКонтакте, теперь владельцы бизнеса могут управлять заказами и повышать узнаваемость бизнеса. Своё дело ВКонтакте развивают уже 2,4 млн предпринимателей. Более 500 тыс. магазинов продают свои товары в соцсети.

Для удобства пользователей мы создали Маркет ВКонтакте с множеством товаров от известных и локальных брендов. Пользователи могут выбрать магазин по отзывам и рейтингам, а разработанные командой инструменты и алгоритмы делают процесс покупок быстрым, безопасным и комфортным.

Задачи

• разработка и внедрение моделей персонализации товаров, услуг и бизнесов внутри ВКонтакте, используя все экосистемные знания о пользователях;
• активное взаимодействие с командами рекомендательных систем ВКонтакте для достижения своих KPI;
• формирование и развитие команды ML (команда есть, но требуется значительное усиление);
• исследование данных из множества источников с целью формулирования гипотез;
• оценка неуверенности существующих моделей;
• формулирование метрик рекомендательных инструментов и их связь с продуктовыми метриками;
• управление беклогом команды ML по отношению к внешним заказчикам.

Требования

• опыт построения и улучшения алгоритмов рекомендательной системы;
• опыт создания и развития продуктов, с фокусом на персональные рекомендации, с MAU от 1 млн.;
• опыт работы в IT и управления командами разработки;
• опыт управления и найма команды ML специалистов;
• знание Python (async, SQL alchemy);
• SQL; 
• знание основ ML на уровне понимания принципов разработки алгоритмов;
• понимание разницы между look-alike, response и uplift моделями.<span></span>