Руководитель группы продуктовых сценариев, AI VK

AI VK — центр ML-экспертизы ВКонтакте. Мы объединяем сильнейших специалистов, читаем научные статьи, экспериментируем с алгоритмами и создаём надёжную инфраструктуру для обучения и сервиса.

Группа «Продуктовые сценарии» в VK Видео отвечает за разработку важных ML-компонентов сервиса: тематических витрин, персонализированных уведомлений, блендинга блоков, продвижения прямых трансляций и другие. Это одно из самых насыщенных и разнообразных направлений в экосистеме: здесь всегда много задач — разных по масштабу, сложности и подходам к решению.

Работа в этом направлении точно не будет рутинной и даст возможность постоянно развиваться, пробуя себя в новых типах ML-продуктов и сценариев. Мы занимаемся end-to-end разработкой рекомендаций: анализируем логи пользователей, формулируем и проверяем гипотезы, обучаем модели, обеспечиваем стабильную работу рантайма, создаём новые продуктовые фичи, проводим A/B-эксперименты и развиваем систему метрик сервиса.

Что предлагаем

• Максимум разнообразия задач — ежедневно решаете разные прикладные и системные ML-задачи в рамках одного продукта
• Масштаб — десятки миллионов DAU, более 10 000 запросов в секунду, петабайты логов
• Технологичность — внутренняя платформа обучения, MapReduce, real-time runtime, запуск пайплайнов
• Скорость — путь от идеи до A/B-теста занимает всего несколько часов: вы можете быстро проверять гипотезы и видеть результат своей работы

Задачи

• Руководить командой ML-инженеров и бэкенд-разработчиков: нанимать, развивать, выстраивать процессы
• Ставить цели для команды, декомпозировать их на понятные и достижимые задачи
• Повышать эффективность рекомендательных алгоритмов и решать реальные пользовательские проблемы с помощью ML
• Разрабатывать решения с учётом высокой нагрузки и специфики инфраструктуры рекомендаций, обеспечивая стабильность и производительность ML-сервисов в проде
• Разрабатывать и улучшать продуктовые ML-фичи в сервисе
• Проводить A/B-эксперименты, анализировать метрики и пользовательское поведение

Требования

• Опыт руководителя технической команды (ML или разработчиков) не менее двух лет
• Хорошие знания алгоритмов, структур данных и основ машинного обучения
• Практический опыт разработки на C++, Java или Python
• Работа с ML-решениями в условиях высокой нагрузки

Будет плюсом

• Работа с рекомендательными или поисковыми системами
• Опыт работы с большими данными