Мы создаем крупнейший видеосервис в России, которым ежедневно пользуются миллионы людей. Это огромная ответственность по удовлетворению различных сценариев и вкусов наших пользователей. Задача поиска релевантного видеоконтента с каждым годом становится все более актуальной.
Наша цель-стать топ-1 платформой по просмотру видео в России, а качественный поиск один из ключей к этому результату. Рост базового качества результатов поисковой выдачи по запросам служит фундаментом, а оптимизация пользовательского опыта поиска- позволяет найти баланс комфорта и вкусов пользователей уже сейчас.
Мы ищем ML инженера, который поможет сделать поиск максимально релевантным и полезным. Задачи будут связаны с большими данными, высоконагруженными системами, экспериментированием с различными ML подходами, проведением A/B-тестов, анализом пользовательского поведения.
Задачи
- Улучшение существующих подходов по оптимизации релеватности и пользовательского опыта поиска по видео
- Участие в улучшении продукта на всех этапах от формирования: от целей до технической реализации и проведения А/В-тестов
- Реализация эффективных пайплайнов обработки больших данных и автоматизация оффлайн компонент ML решений
- Анализ пользовательского поведения с последующей реализацией новых подходов к решению различных сценариев поиска
- Изменение устройства рантайма поиска своими руками в том числе внедрениями новых архитектурных решений
Требования
- Опыт работы в в роли ML инженера от 2-х лет
- Опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark)
- Готовность работать над полным циклом внедрения ML решений: от данных до экспериментов
- Самостоятельность, умение брать ответственность за результат
Будет плюсом
- Опыт работы в поисковых или рекомендательных системах
- Знание алгоритмов и структур данных
- Знание C++ и понимание принципов работы realtime-сервисов
- Опыт внедрения ML систем в продакшен
- Опыт проведения и глубокого анализа A/B-тестов
Мы предлагаем
Формат работы
Уровень
График работы

Поиск
Поиск понимает смысл поисковых запросов при помощи нейросетей, мы используем обширный граф знаний и компьютерное зрение, развиваем рекомендательную систему, детектируем спам и другой вредоносный контент.