Департамент AI, контентных и рекомендательных сервисов развивает технологии искусственного интеллекта, строит единую платформу для рекомендаций и поиска контента для всех продуктов VK.

У нас много ML-направлений: от исследований, рекомендаций и ранжирования до роста авторов. На главный рекомендательный сервис приходится 20 000 RPS — и эта цифра будет только расти. Сейчас наша команда занимается масштабированием: мы оптимизируем существующие модели и создаем новые, чтобы адаптировать сервисы к возросшей нагрузке и новым форматам контента, а также повысить качество выдачи.

Мы в поиске Лида в команду, которая занимается развитием первой стадии персональных рекомендаций – кандидатогенерацией. Тебе предстоит отвечать за важный этап в рекомендательном движке видео и клипов на платформах компании VK.

Особенности нашей работы:

• мы не только прототипируем, а разрабатываем и сами внедряем ML-алгоритмы, после следим за качеством и возможной деградацией внедрений
• коммитим код в рантайм, сами катаем релизы и откатываем, разработка в основном на Java
• наши рекомендательные сервисы высоконагруженные, поэтому нам необходимо писать вычислительно эффективные решения
• овнерим свой продукт: разбираем жалобы, строим метрики и следим за ними, сами формулируем гипотезы по развитию

Задачи

• повышать релевантность и объяснимость рекомендаций
• строить эффективные индексы и улучшать их перфоманс
• развивать item-to-item технологию
• внедрять более сложные offline и online ML модели
• строить единые профили пользователя и документов для платформ VK

Требования

• опыт управления командой от 3х человек
• опыт промышленного применения ML, работы с MapReduce
• хорошая алгоритмическая подготовка 
• опыт работы со статически типизированными ЯП: С++/ Java
• глубокое понимание алгоритмов машинного обучения

Будет плюсом

• опыт работы с рекомендательными системами