ML-инженер (рекомендательные системы и поиск)

Оплата не указана

Вакансия находится в архиве

Rutube

Аэропорт

и еще 2 станции

г. Москва

Требуемый опыт работы

От 1 года до 3 лет

Тип занятости

Полная занятость

График работы

Полный день

RUTUBE - крупнейший российский видеохостинг, где собраны различные категории видео: премьерные выпуски шоу и сериалов, прямые эфиры телеканалов, фильмы и мультфильмы, контент видеоблогеров.

Мы стремимся сделать лучший видеосервис на базе высокотехнологичных решений, исследований и аналитики, который позволит смотреть качественный лицензионный контент, адаптированный под каждого пользователя.

Сейчас нам требуется ML Engineer, способный быстро погрузиться в новые задачи и усилить нашу команду.

Задачи, которые будут на тебя возложены:

  • Улучшать качество рекомендательной системы (генерация кандидатов, ранжирование), измерять успех на АБ тестах
  • Развитие нашего поискового движка (векторный и полнотекстовый поиск для генерации кандидатов, ранжирование)
  • Чтение научных статей с профильных конференций и эксперименты с SOTA моделями рексис и поиска

Что мы ожидаем от кандидата:

  • Знание классического ML: Logreg, Random Forest, GBM
  • Знание блоков нейросетей: BatchNorm / LayerNorm, Dropout, CNN, RNN, Attention и тд
  • Опыт работы с эмбеддингами документов/пользователей: word2vec, ALS, BERT, Е5, CLIP
  • Готовность глубоко погружаться в бизнес-задачи (Как сделать рекомендации разнообразнее? Как повысить timespent? Как балансировать exploration и exploitation?) и переводить их в ML термины (loss, метрики, трюки в архитектуре)

Будет плюсом:

  • Понимание принципов работы специфических рексис моделей, например: SASRec / BERT4Rec, SLIM / EASE, MultVAE / RecVAE (не обязательно все из этих)
  • Научные статьи в профильных журналах и конференциях по темам CV, NLP, RecSys
  • Опыт написания микросервисов и выведения моделей в продакшн
  • Опыт оптимизации инференса нейросетей: onnx, tensorrt, triton server
  • Опыт работы с эффективными движками векторного поиска: faiss, nmslib, milvus, qdrant

Наш стек: Python (pytorch), Catboost, gitlab, airflow, milvus, Docker, Kubernetes, Postgres, ClickHouse
Мощности: Для экспериментов используем несколько серверов с машинами NVIDIA A2, A5000, A100.

Условия работы:

  • Работу в команде профессионалов и творческих людей

  • Позитивная, неформальная атмосфера в коллективе

  • Работа в одном из крупнейших медийных холдингов страны

  • Оформление по ТК РФ

  • ДМС

  • Гибридный или удаленный формат работы

  • Уютный офис с развитой инфраструктурой в 5 минутах от станции метро Сокол в БЦ “Алкон”

Адрес

Москва, Ленинградский проспект, 72к4

Контактная информация

Rutube

Сайт: rutube.ru

Почта: не указана

Вакансия опубликована 06.08.2024 в г. Москва.

Похожие вакансии

#

Middle

Не указана

Москва

Полный день

Подробное описание

13 августа

#

Не указана

Москва

Полный день

Подробное описание

2 июля

#

Не указана

Москва

Гибкий график

Подробное описание

19 июня