Machine Learning Engineer в команду качества поиска

Дата размещения вакансии: 05.10.2025
Работодатель: VK
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Садовническая улица 82с2
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Мы создаём 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 всё 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 целей до технической реализации и проведения А/В-тестов
  • Реализация эффективных пайплайнов обработки больших данных и автоматизация офлайн 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 внедрение новых архитектурных решений

Требования

  • Опыт работы в роли ML-инженера от двух 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
  • Опыт работы в поисковых или рекомендательных системах будет плюсом
  • 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