description
Описание вакансии
Machine Learning Engineer
#гибрид #intern
Локация: Москва
Компания: VK
🔹Предстоящие задачи
— Обучение ML-моделей ранжирования, развитие различных механик для рекомендаций клипов.
— Корректное и полное исследование возможных методов решения поставленной задачи: они не всегда сводятся исключительно к ML-модели; существуют эффективные механики, в которых модель работает вкупе с алгоритмами:
— Написание эффективного кода на Java: помимо расчётов в офлайне наши механики работают в высоконагруженном рантайме, быстродействие которого критически важно для пользователей.
— Заведение и анализ A/B-экспериментов: это важнейший способ исследования, а также главный способ измерить эффект от своего решения.
🔹Необходимо иметь
— Знание алгоритмов и структур данных.
— Знание теории матстата и ML: например, обработка табличных и сложноструктурированных данных, градиентный бустинг, подходы и метрики задачи ранжирования, методы построения и использования эмбеддингов.
🔹Будет преимуществом
— Опыт проведения и анализа A/B-тестов.
— Опыт разработки ML-моделей для рекомендаций/поиска.
— Умение внимательно читать длинные списки.
— Опыт ООП на строготипизированных ЯП.
— Не является минусом отсутствие опыта: разработки на Java, разработки в рантайм, построения ML в рекомендательном домене.
Контакты:
🔥 / @best_itjob / @it_rab
#гибрид #intern
Локация: Москва
Компания: VK
🔹Предстоящие задачи
— Обучение ML-моделей ранжирования, развитие различных механик для рекомендаций клипов.
— Корректное и полное исследование возможных методов решения поставленной задачи: они не всегда сводятся исключительно к ML-модели; существуют эффективные механики, в которых модель работает вкупе с алгоритмами:
— Написание эффективного кода на Java: помимо расчётов в офлайне наши механики работают в высоконагруженном рантайме, быстродействие которого критически важно для пользователей.
— Заведение и анализ A/B-экспериментов: это важнейший способ исследования, а также главный способ измерить эффект от своего решения.
🔹Необходимо иметь
— Знание алгоритмов и структур данных.
— Знание теории матстата и ML: например, обработка табличных и сложноструктурированных данных, градиентный бустинг, подходы и метрики задачи ранжирования, методы построения и использования эмбеддингов.
🔹Будет преимуществом
— Опыт проведения и анализа A/B-тестов.
— Опыт разработки ML-моделей для рекомендаций/поиска.
— Умение внимательно читать длинные списки.
— Опыт ООП на строготипизированных ЯП.
— Не является минусом отсутствие опыта: разработки на Java, разработки в рантайм, построения ML в рекомендательном домене.
Контакты:
🔥 / @best_itjob / @it_rab
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
- arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
- arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
- arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
- arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
- arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
- arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям
lists
Ещё вакансии
Python Software Engineer (LiveOps Platform)
Playrix
Не указан
Удалённо
Полная занятость
Коммерческий директор
ТензоТехСервис
Не указан
Офис
Полная занятость
Руководитель группы мобильной разработки
Яндекс Маркет
Не указан
Офис
Полная занятость
Менеджер проектов
Яндекс
Не указан
Гибрид
Полная занятость
Фронтенд-разработчик
Яндекс
Не указан
Удалённо
Полная занятость
Head of Marketing / Digital Lead / Media Buying Lead - iGaming
Heads and Hearts
от 4 500 ₽
Офис
Полная занятость