Руководитель команды Data Science в AI VK, Москва

Мы создаём самую большую рекомендательную систему в России, выпускаем приложения под Android и iOS, разрабатываем редактор видео и помогаем интересным блогерам найти новую аудиторию, а пользователям — интересные публикации. За этим стоят сложные алгоритмы, сотни тестов и сервис, который обрабатывает 150 тысяч запросов в секунду.

О проекте

Команда предиктивной аналитики управляет контентом, обогащая его дополнительной информацией за счет ML моделей, краудсорсинга, LLM. Мы являемся центром экспертизы по автоматизированной разметке, за счет которой работают рекомендации, поиск, модерация и антифрод. Именно наша команда строит ML модели и предоставляет предиктивную аналитику по контенту и профилям для бизнес-юнитов холдинга. Для этого мы выстраиваем end-to-end пайплайны обработки и дистрибуции данных, обучаем и используем как классические ML-модели, так и LLM. 

Так как всё большему количеству бизнес-юнитов требуется наша экспертиза, мы ищем руководителя команды предиктивной аналитики – играющего тренера, который возглавит одну из вертикалей предиктивной аналитики, сможет усилить data science команду своей экспертизой и сделает business value команды еще выше.

Задачи

• Управление командой DS
• Взаимодействие с заказчиками из разных бизнес-юнитов
• Построение и улучшение ML-архитектуры процессов обработки данных
• Разработка ML-моделей, настраивание их качественной и количественной оценки, анализ результатов
• Доработка и применение LLM моделей (ChatGPT, LLaMa и др.) в бизнес процессах компании

Требования

• Высшее техническое или математическое образование
• Опыт управления командой  DS/ML от 2-х лет
• Опыт вывода в прод классиических ML-моделей (например, бустингов)
• Опыт работы с Python (pandas, numpy, scipy, catboost, xgboost), SQL, Airflow, BI системами - Datalens/Superset/Tableau/Power-BI
• Опыт работы с Hadoop, PostgreSQL или YT
• Умение работать с математической статистикой для управления статзначимостью метрик моделей и пайплайнов

Будет плюсом

• Опыт работы с LLM моделями