Аналитик качества рекомендаций в VK Музыку, Москва
VK Музыка — стриминговый сервис, который объединил музыкальную платформу ВКонтакте и отдельное приложение VK Музыка. Миллионы пользователей слушают здесь музыку, а тысячи артистов находят свою аудиторию.Мы разрабатываем, улучшаем и поддерживаем крупнейший музыкальный сервис в России, выпускаем приложения для iOS и Android, открываем новые имена и собираем лучшую музыку, обучаем наши рекомендательные системы, чтобы пользователи находили новое любимое, а музыканты — новых преданных слушателей.
Наша команда занимается аналитикой рекомендаций в алгоритмических подборках VK Музыки, ведь разным пользователям важно показать интересную ленту и по онлайн-сигналам нужно понимать, что из показанного понравилось, а что нет. Как показывать больше подходящего контента (и что это за контент такой) и при этом балансировать между поиском новых интересов и использованием уже существующих-решением этих вопросов занимается команда аналитики качества рекомендаций. Мы ищем аналитика, который будет создавать метрики и инструменты оценки качества рекомендаций.
Задачи
- Создавать метрики качества рекомендаций;
- развивать методы определения тематик треков и авторов;
- находить связи компонент рекомендаций с верхнеуровневыми метриками (DAU, Timespent, NPS), валидировать их и встраивать важные компоненты в общую иерархию метрик;
- выявлять текущие проблемы рекомендаций и находить точки роста;
- анализировать поведение пользователей, извлекать инсайты из данных, генерировать гипотезы и проверять их в A/B-тестах;
- строить дашборды, по которым команды продукта и ML смогут принимать решения, основываясь на данных.
Требования
- Высшее техническое или математическое образование;
- знание SQL (вся обработка больших данных происходит на нём, уровня понимания оконных функций будет достаточно);
- умение писать простые скрипты на Python в Jupyter ноутбуке (для анализа небольших данных и их визуализации);
- хорошее знание математической статистики (мы анализируем много A/B-тестов, в которых нужно понимать, насколько случайны получившиеся результаты);
- опыт построения продуктовых метрик (большинство решений принимается, основываясь на data-driven подходе — будет полезно понимать, как обложить сервис метриками и как их валидировать);
Будет плюсом
- опыт работы с машинным обучением и пониманием работы рекомендательных систем.
Мы предлагаем
Формат работы
Уровень
График работы
![](https://corp.vkcdn.ru/media/images/ColorColor_gxW2QAb_fR4eny2.png)
AI VK
Мы развиваем технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, создаём систему рекомендаций и поиска контента на наших платформах.