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

О команде:

Наша команда занимается одним из самых высоконагруженных сервисов. Рекомендательная система формирует десятки тысяч персональных лент в секунду. Формирование персональной ленты происходит в реальном времени с использованием сотен ML-моделей. Мы ищем лида команды, который выстроит работу рекомендаций в VK Музыке с нуля.

Задачи

• Управлять командой разработчиков;
• писать код на Java по всему стеку рекомендательной системы;
• выстраивать с нуля систему рекомендаций в музыке, используя богатую экспертизу команды;
• совместно с ML-инженерами проектировать и разрабатывать сервисы для применения ML-моделей ранжирования;
• оптимизировать алгоритмы для экономии серверных мощностей.

Технологии:

В нашем распоряжении развитая инфраструктура: рантайм-клауд, manged-решения для PorstgreSQL, Redis, MongoDB, YDB, ClickHouse, ZK, облачная система мониторинга. Большой мапредьюс-кластер на 500 Pb. Мы практикуем микросервисный подход, активно пользуемся NoSQL-решениями: Cassandra, ytSaurus dyntabels (платформа распределённого хранения и обработки больших данных). Большая часть кодовой базы на Java, мы постоянно обновляемся на актуальные версии.

Требования

• Знаете Java или разрабатывали на любом современном языке и готовы перейти на Java;
• знаете алгоритмы и основные структуры данных;
• умеете работать с большими данными и высоконагруженными системами;
• любите технически сложные задачи и оптимизировать код.