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 заключается в том, чтобы эту информацию отфильтровать, структурировать и предоставить пользователю в наиболее удобном виде. Это «умная» часть новой Почты. 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 развернутого 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, группировать авиабилеты по номеру брони и объединять в одну цепочку письма с одинаковым номером заказа, чтобы разные покупки не смешивались друг с другом. Сейчас мы ищем программиста-исследователя, который присоединится к команде машинного обучения и будет вместе с нами работать над новыми продуктовыми фичами, делая Почту еще более удобным и современным продуктом. Что необходимо будет делать: 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. Для выполнения поставленных задач потребуется: отличное знание основ машинного обучения; 2–3 года опыта разработки с использованием Python/C++; уверенное знание теории вероятностей и математической статистики; понимание структур данных и алгоритмов; знание 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 (HBase, Pig, Spark); хорошее знание C++/LUA; опыт использования Docker/Kubernetes.
Адрес
Москва