Разработчик-исследователь

Команда AI VK развивает технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов компании, разрабатывает систему рекомендаций и поиска контента на наших платформах, чтобы 95% пользователей рунета быстро и эффективно решали свои задачи с помощью сервисов VK.

Наша команда отвечает за качество поиска по видео, текстам, музыке в Одноклассниках, ВКонтакте и Дзене. А ещё мы делаем поиск для голосового ассистента Маруся. Мы ищем разработчика, готового вместе с нами помогать десяткам миллионов пользователей быстро и легко находить нужное в рунете.

В работе мы используем:

• для обучения и инференса — PyTorch, CatBoost, Scikit-learn, Pandas, ONNX Runtime, TensorRT;
• для инженерных задач — Python для обработки данных и обучения, C++ для программирования в бэкенде, немного Java для работы с петабайтами данных.

Задачи:

• обучать модели ранжирования поисковой выдачи;
• обучать модели классификации текстов, музыки, видео;
• придумывать и реализовывать новые факторы ранжирования;
• реализовывать идеи, алгоритмы и модели из научных статей;
• выдвигать гипотезы, получать данные для их проверки, ставить эксперименты и анализировать их результаты;
• следить за актуальными подходами к информационному поиску и учитывать их.

Требования:

• вы уже работали с машинным обучением — знаете базовую теорию, классические алгоритмы ML и Deep Learning, современные подходы в NLP;
• имеете опыт реализации ML-проектов от постановки задачи до выведения в продакшен и оценки результатов;
• отлично владеете Python;
• хорошо знаете классические алгоритмы и структуры данных.

Будет плюсом:

• вы знаете Java, знакомы с алгоритмами обработки больших данных и парадигмой MapReduce;
• вы знаете основы C++, чтобы понимать код нашего поискового бэкенда;
• интересуетесь поиском или рекомендательными системами и хорошо в них разбираетесь;
• внедряли нейросетевые решения и умеете оптимизировать время инференса и потребление ресурсов;
• самостоятельно ставили A/B-эксперименты.

У нас интересно, потому что вы сможете:

• максимально свободно формировать гипотезы;
• проверять самые невероятные идеи;
• увидеть и «пощупать» результаты своей работы на многомиллионной аудитории;
• поработать над высоконагруженным сервисом, где скорость работы и исправность любого решения — не формальность, а критически важные факторы.