Выбрать страницу

Machine Learning Engineer в команду качества поиска

зарплата не указана
Дата обновления: 20.10.2025, 14:50
Общество с ограниченной ответственностью "Хэдхантер"
Садовническая улица 82с2

Должностные обязанности

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

Требования к кандидату

Образование: не указано

Квалификации

Образование: не указано

Условия

Тип занятости: Полная занятость
График работы: FLOAT
Количество рабочих мест: 1
полная занятость
float

Контактное лицо компании

Анна
Контактное лицо