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

Особенности нашей работы:

• Внутри ML-команд мы не только прототипируем, но сами разрабатываем и внедряем ML-алгоритмы, а после — следим за качеством и возможной деградацией внедрений.
• Мы коммитим код в рантайм, проводим A/B тесты изменений, катаем и иногда откатываем релизы: основную разработку ведём на Java
• Наши рекомендательные сервисы высоконагруженные, поэтому нам важно писать вычислительно эффективные решения
• Мы также отвечаем за развитие своих частей продукта: разбираем жалобы, строим метрики и следим за ними, вместе брейнштормим и формулируем гипотезы по дальнейшему развитию

О команде:
Наша команда помогает авторам и сообществам развиваться, находить новую аудиторию и сохранять старую. Совершенствуем ранжирующие алгоритмы, чтобы новый контент максимально быстро появлялся в лентах у подписчиков, и разрабатываем новые алгоритмы поиска аудитории для авторов.
Мы ищем java-разработчика, который хочет попробовать себя в области машинного обучения.
Наш стек:
Java 17, Spring, Mongo, PostgreSQL, Cassandra, YDB, Clickhouse.

Задачи

• улучшать существующий пайплайн runtime рекомендаций;
• разрабатывать сервисы, поставляющие необходимые данные для ранжирования;
• помогать доносить до продакшена прототипы и тестировать алгоритмы на настоящих данных;
• участвовать в обсуждении особенностей реализации новых решений и проявлять техническую экспертизу;

Требования

• имеешь обширный опыт проектирования и разработки приложений на Java;
• понимаешь и применяешь на практике микросервисную архитектуру;
• хочешь и умеешь тестировать собственный код;
• любишь заниматься не только технической реализацией, но и участвовать в обсуждении и придумывании фичей;

Будет плюсом

• умеешь или хочешь научиться работать с большими данными;
• имеешь опыт разработки высоконагруженных отказоустойчивых приложений