В команду поведенческих технологий ищем ML-инженера. 

Наша команда решает задачу поиска релевантных друг другу пользователей и рекламных объявлений. Если пользователь видит только полезную рекламу, а рекламодатель быстро находит нужное число пользователей своего продукта, значит мы хорошо сделали свою работу. Для этого мы собираем множество разнообразных данных о пользователях и строим модели, позволяющие извлекать из данных информацию о краткосрочных и долгосрочных интересах каждого пользователя. Именно эта информация используется при определении релевантности рекламного объявления.

Мы ищем ML-инженера, который поможет переизобрести ключевой сервис генерации интересов пользователя в рамках нашего нового продукта VK Реклама. Это амбициозный проект, планирующий полностью поменять взгляд на таргетирование рекламы. Это означает, что все будет новым: новые бизнес-задачи и цели, новые метрики эффективности, новые критерии релевантности пользователей и объявлений, новая формулировка интересов пользователя, новые данные и модели. В разработке всего этого вы можете принять участие.

Задачи

• Разработка моделей, предсказывающих интерес пользователя на основе данных его поведения;
• разработка моделей автоматизированного подбора таргетингов рекламных объявлений;
• разработка и валидация метрик оценки качества моделей и интересов;
• формализация процессов сбора разнообразных данных, необходимых для обучения и валидации моделей.

Преимущества:

• Возможность создавать решения для многомиллионной аудитории пользователей;
• уникальный опыт работы с данными крупнейших соцсетей (ВКонтакте, Дзен, ОК) и других проектов;
• возможность видеть результаты своей работы в ключевых KPI организации.

Используемый стек: Python, SQL, Hadoop, Spark.

Требования

• Любите и умеете решать новые проблемы, превращая их в чётко сформулированные задачи;
• умеете формулировать гипотезы и проверять их при помощи данных;
• умеете аргументировать при помощи метрик, а при отсутствии метрик умеете их разработать и провалидировать;
• имеете хорошее понимание линейной алгебры, теории вероятностей и статистики;
• экспертно владеете Python и SQL;
• знаете ML-алгоритмы, имеете опыт обучения эмбеддингов и ранжирующих моделей;
• есть опыт работы с Hadoop (Spark, Hive, HDFS) и Airflow (Luigi, Kafka будут плюсом).

Будет плюсом

• Наличие опыта использования NLP-моделей: LSTM, Transformers, BERT, etc.;
• наличие опыта использования RecSys моделей: FM, ALS, LDA, etc.;
• в курсе современных статей с ведущих конференций (KDD, RecSys, NIPS, WWW, CIKM, ICML).