Data scientist / Machine learning engineer (команда Рекомендаций и машинного обучения, ВКонтакте)

компания "mail.ru group" мы применяем алгоритмы машинного обучения к рекомендациям контента. мы не просто берем готовые решения, но и создаем собственные, пригодные к работе в условиях высоких нагрузок и больших данных. помимо классического ml, мы используем deep learning и байесовские методы. типичный пример нашего проекта — система, которая на ходу учится определять перспективность нового контента и аудиторию, среди которой он будет наиболее востребован. ищем специалиста, который будет вместе с нами разрабатывать рекомендательную систему, искать возможности для роста и формировать планы по развитию продукта. вам предстоит: • математически формулировать бизнес-задачи; • использовать огромное количество разных данных; • создавать гипотезы по улучшению сервиса, внедрять их и проверять работоспособность в офлайне, а в случае удачи искать способы реализации; • проводить a/b-тесты и анализировать результаты экспериментов. у нас интересно, потому что вы сможете поработать с разнообразными state-of-the-art решениями в области рекомендательных систем, например: • с продвинутыми методами матричной факторизации для извлечения информации из истории просмотров и поиска; • построением текстовых эмбеддингов; • методами reinforcement learning; • sna-техниками для анализа социального графа; • разработками big data и аналитикой поверх стека apache spark; • product science для инсайтов и генерирования продуктовых гипотез; • анализом границ применимости моделей, техниками explanation для понимания работы моделей и их специфик. мы ожидаем, что вы: • имеете отличную математическую и алгоритмическую подготовку; • знаете методы машинного обучения и умеете грамотно их использовать; • работали с рекомендательными системами или интересуетесь ими; • уверенно владеете python, java или scala, а также любым из диалектов sql. будет плюсом, если вы: • умеете работать с фреймворками big data — spark, hadoop; • знакомы с байесовскими методами машинного обучения. приглашаем кандидата, который сможет посещать офис в санкт-петербурге или работать в гибридном графике. ждем ваших откликов. удачи!