Департамент AI, контентных и рекомендательных сервисов развивает технологии искусственного интеллекта, строит единую платформу для рекомендаций и поиска контента для всех продуктов VK.

О команде

Наша команда занимается одним из самых высоконагруженных сервисов. Рекомендательная система формирует десятки тысяч персональных лент в секунду. Формирование персональной ленты происходит в реальном времени с использованием сотен ML-моделей. Мы ищем лида команды, который выстроит работу рекомендаций в VK Музыке с нуля.

Вы будете:

управлять командой разработчиков;
писать код на Java по всему стеку рекомендательной системы;
выстраивать с нуля систему рекомендаций в музыке, используя богатую экспертизу команды;
совместно с ML- инженерами проектировать и разрабатывать сервисы для применения ML- моделей ранжирования;
оптимизировать алгоритмы для экономии серверных мощностей.

Технологии

В нашем распоряжении развитая инфраструктура: рантайм клауд, manged решения для porstgress, redis, mongo, ydb, clickhouse, zk, облачная система мониторинга. Большой мапредьюс кластер на 500 Pb. Мы практикуем микросервисный подход, активно пользуемся noSQL-решениями: cassandra, ytSaurus dyntabels (платформа распределённого хранения и обработки больших данных). Большая часть кодовой базы на Java, мы постоянно обновляемся на актуальные версии.

У нас всё сложится, если вы:

знаете Java или разрабатывали на любом современном языке и готовы перейти на Java;
знаете алгоритмы и основные структуры данных;
умеете работать с большими данными и высоконагруженными системами;
любите технически сложные задачи и оптимизировать код.

C нас:

задачи, от которых хочется жить, творить и развиваться;
команда, с которой можно экологично спорить, шутить и работать;
вечеринки, о крутости которых неприлично рассказывать, но невозможно молчать;
офис на «Павелецкой», в котором все мечтают остаться жить;
большой спортзал, пинг-понг-арена, фрукты, овощи и всё такое полезное для здоровья.

Руководитель backend-разработки рекомендаций VK Музыки