Руководитель группы продуктовых сценариев

AI VK — центр ML-экспертизы ВКонтакте. Мы объединяем сильнейших специалистов, читаем научные статьи, экспериментируем с алгоритмами и создаём надёжную инфраструктуру для обучения и сервиса. Группа «Продуктовые сценарии» в VK Видео отвечает за разработку важных ML-компонентов сервиса: тематических витрин, персонализированных уведомлений, блендинга блоков, продвижения прямых трансляций и другие. Это одно из самых насыщенных и разнообразных направлений в экосистеме: здесь всегда много задач — разных по масштабу, сложности и подходам к решению. Работа в этом направлении точно не будет рутинной и даст возможность постоянно развиваться, пробуя себя в новых типах ML-продуктов и сценариев. Мы занимаемся end-to-end разработкой рекомендаций: анализируем логи пользователей, формулируем и проверяем гипотезы, обучаем модели, обеспечиваем стабильную работу рантайма, создаём новые продуктовые фичи, проводим A/B-эксперименты и развиваем систему метрик сервиса. Что предлагаем Максимум разнообразия задач — ежедневно решаете разные прикладные и системные ML-задачи в рамках одного продукта Масштаб — десятки миллионов DAU, более 10 000 запросов в секунду, петабайты логов Технологичность — внутренняя платформа обучения, MapReduce, real-time runtime, запуск пайплайнов Скорость — путь от идеи до A/B-теста занимает всего несколько часов: вы можете быстро проверять гипотезы и видеть результат своей работы Задачи Руководить командой ML-инженеров и бэкенд-разработчиков: нанимать, развивать, выстраивать процессы Ставить цели для команды, декомпозировать их на понятные и достижимые задачи Повышать эффективность рекомендательных алгоритмов и решать реальные пользовательские проблемы с помощью ML Разрабатывать решения с учётом высокой нагрузки и специфики инфраструктуры рекомендаций, обеспечивая стабильность и производительность ML-сервисов в проде Разрабатывать и улучшать продуктовые ML-фичи в сервисе Проводить A/B-эксперименты, анализировать метрики и пользовательское поведение Требования Опыт руководителя технической команды (ML или разработчиков) не менее двух лет Хорошие знания алгоритмов, структур данных и основ машинного обучения Практический опыт разработки на C++, Java или Python Работа с ML-решениями в условиях высокой нагрузки Будет плюсом Работа с рекомендательными или поисковыми системами Опыт работы с большими данными