Machine Learning Engineer в AI VK, Москва

Мы создаём крупнейшую рекомендательную систему для цифровых сервисов в России. Наша команда отвечает за ключевые продукты экосистемы VK: миллионы пользователей видят наши рекомендации в RuStore, в играх и в мини-приложениях. Мы помогаем людям открывать самые подходящие и интересные им приложения, игры и сервисы, а разработчикам — находить свою аудиторию.

За этим стоят ML-алгоритмы, высоконагруженные пайплайны обработки больших данных и постоянные A/B-эксперименты.

Наша главная задача на ближайший год — обновление всех рекомендательных систем: мы активно переносим их на Единую контентную платформу (ЕКП) — мощный фреймворк для создания современных риалтайм-рекомендательных систем внутри VK.

Мы — команда, которая рекомендациями растит бизнес-метрики в продуктах:
RuStore-один из ключевых продуктов экосистемы с десятками миллионов пользователей и тысячами приложений. Нам предстоит не только перенести рекомендации на EКП, но и интегрировать их в новые места продукта.

Игры перенесли рекомендации на EКП и получили двузначный рост установок. Следующие шаги — эксперименты с новыми таргетами и факторами для роста доходов и долгосрочных инсталлов.

Мини-приложения-следующие на очереди для переноса на EКП. Нам предстоит модернизировать их рекомендации, чтобы сделать их более персональными и эффективными.

Наша цель — не только рост релевантности, но и прямая монетизация, мы растем за счет увеличения доходов от устанавливаемых приложений и игр.

Задачи

• Разработка и оптимизация ML-моделей для рекомендаций в RuStore, играх и мини-приложениях
• End-to-end перенос рекомендательных сервисов с устаревших оффлайн-систем на современную EКП
• Построение и оптимизация пайплайнов обработки больших объемов данных
• Проведение A/B-экспериментов
• Генерация идей по улучшению качества рекомендаций и интеграции их в новые поверхности продуктов для увеличения охвата и монетизации

Требования

• Опыт в Machine Learning от 2-х лет
• Опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark)
• Понимание принципов работы realtime-сервисов
• Готовность работать над полным циклом ML-рекомендаций: от данных до экспериментов

Будет плюсом

• Опыт с рекомендательными или поисковыми системами
• Опыт проведения и глубокого анализа A/B-тестов