Ведущий ML инженер в Почта, Москва

Сегодня огромную часть повседневных задач мы решаем через интернет: начиная от заказа такси и заканчивая покупкой продуктов. Уникальным идентификатором для подобных сервисов является электронная почта, которая собирает в себе огромное количество информации об их использовании. Мы считаем, задача современной почты в том, чтобы эту информацию отфильтровать, структурировать и предоставить пользователю в наиболее удобном виде. Это «умная» часть новой Почты Mail.

Центром новой концепции является пользователь, а сам сервис выстраивается вокруг его потребностей, делая взаимодействие с потоком данных проще и понятнее. При помощи машинного обучения мы научили почту рекомендовать ответы на письма, которые не требуют развёрнутого ответа, отделять рассылки от важных писем, а среди важных — выделять смысловые категории (финансы, путешествия, билеты, регистрации, заказы). Также почта научилась выделять из писем информацию о промоакциях и скидках, ставить события пользователя в календарь, генерировать заметки и суммаризовать сами письма.

Сейчас мы ищем программиста-исследователя, который присоединится к команде машинного обучения и будет вместе с нами работать над новыми продуктовыми фичами, делая Почту Mail ещё более удобным и современным продуктом.

Мы будем рады вашему отклику и, при обоюдном интересе, предложим условия и проекты, от которых не захочется отказываться.     

Задачи

• Отвечать за реализацию продуктовых задач с применением машинного обучения
• Генерировать идеи, проводить эксперименты и внедрять их в production
• Следить за прогрессом в машинном обучении и реализовывать подходящие алгоритмы

Требования

• Отличное знание основ машинного обучения
• Два-три года опыта разработки с использованием Python/C++
• Уверенное знание теории вероятностей и математической статистики
• Понимание структур данных и алгоритмов
• Знания современных алгоритмов обработки естественного языка (word embeddings, LSTM, Transformers, etc.)
• Опыт работы с библиотеками для глубокого обучения (Pytorch, TensorFlow, Keras, etc.)

Будет плюсом

• Отличные коммуникативные навыки
• Опыт разработки микросервисных архитектур
• Знание стека технологий Hadoop (Spark)
• Хорошее знание C++/LUA
• Опыт использования Docker/Kubernetes