В команду Поведенческих технологий ищем ML engineer. 

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 ты можешь 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 (ВК, Дзен, ОК) и других проектов
• Возможность видеть результаты своей работы в ключевых KPI организации
• Используемый стек: Python, SQL, Hadoop, Spark.

Требования

• Любишь и умеешь решать новые проблемы, превращая их в четко сформулированные задачи
• Умеешь формулировать гипотезы и проверять их при помощи данных
• Умеешь аргументировать при помощи метрик, а при отсутствии метрик умеет их разработать и провалидировать
• Имеешь хорошее понимание линейной алгебры, теории вероятностей и статистики
• Экспертно владеешь Python и SQL
• Знаешь ML-алгоритмы, имеешь опыт обучения эмбеддингов и ранжирующих моделей
• 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)