ML Engenier
Оценка ИИVK — один из топовых работодателей в РФ с отличным соцпакетом, сильной инженерной культурой и масштабными задачами. Гибридный формат и офис в Москве добавляют привлекательности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует уверенного владения Python, ML-фреймворками и алгоритмами. Работа в VK над высоконагруженными рекомендательными системами подразумевает высокий уровень ответственности и техническую сложность задач.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для ML-инженеров в крупных тех-гигантах уровня VK в Москве вилка обычно составляет от 250 000 до 450 000 рублей в зависимости от грейда. Данные оценки соответствуют рыночным ожиданиям для специалистов с опытом работы с PyTorch и RecSys.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Москва, гибрид
Блок AI
Мы развиваем технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, создаём систему рекомендаций и поиска контента на наших платформах.
О команде
Наша команда развивает технологии искусственного интеллекта для VK Клипов, создаёт систему рекомендаций согласно пользовательским интересам. Мы определяем выдачу клипов для пользователей на основе алгоритмов классического и нейросетевого машинного обучения.
Предстоящие задачи
— Внедрение новых алгоритмов в существующую инфраструктуру.
— Анализ пользовательских сценариев.
— Повышение ключевых онлайн-метрик.
Необходимо иметь
— Опыт написания ML-проектов.
— Знание алгоритмов и структур данных, классических ML-алгоритмов.
— Опыт работы с Python и ML-фреймворками (Catboost, PyTorch и др.).
Будет преимуществом
— Знание Java.
— Опыт работы с RecSys.
Условия
— Команда: работа с ведущими экспертами IT-индустрии, которые готовы делиться своим опытом.
— Масштабные проекты и интересные задачи: мы реализуем более 200 технологичных продуктов, которыми пользуется свыше 95% аудитории рунета.
— Оборудование: у нас есть специализированные гаджеты и дополнительные мониторы для качественного решения рабочих задач.
— Профессиональное развитие: мы проводим митапы, конференции, семинары и тренинги для сотрудников.
— Здоровье и спорт: в офисе есть фреш-бар с овощами и фруктами, можно вступить в спортивную команду, а ещё мы компенсируем затраты на питание.
— Командный досуг: наши сотрудники собираются вместе и проходят мастер-классы, тимбилдинги на свежем воздухе, смотрят кино и, конечно, танцуют на VK Fest.
— Офис в современном бизнес-центре в Москве в пяти минутах от метро.
Понравились вакансии?
*💚* — да
*🌚* — нет
———
*💙 [Удалёнка](https://t.me/+LyGXnOpjrztmN2Ix) 🫶* Удалёнка джунам
*🫶[Стажировки](https://t.me/+hDTdPzgIbhozMTUy) 💚*Разрабам
*💖[Дизайнерам](https://t.me/+9cosivWJhhE4M2Ri) 🟠*Маркетологам
*🖤 [HR](https://t.me/+jHYEvaAUg_5kNWZi) 💜 [QA](https://t.me/+UxBpbQAyg6M0ZjUy) 🟡* Менеджерам
*🐢* C-Level
*💚 разместить резюме и быстро найти работу* →www.vseti.app/newcv
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- CatBoost
- PyTorch
- Java
- Machine Learning
- Algorithms
- Data Structures
- Recommender Systems
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, необходимых для оптимизации кода.
Расскажите о структурах данных, которые вы чаще всего использовали в ML-проектах для оптимизации производительности.
Вакансия связана с VK Клипами, где RecSys является ключевой технологией.
Какие подходы к построению рекомендательных систем вы знаете и какие из них лучше всего подходят для коротких видео?
Важная часть задач — внедрение алгоритмов в существующую систему.
Опишите ваш опыт деплоя ML-моделей в продакшн: с какими трудностями вы сталкивались при интеграции?
В требованиях указано знание Catboost и PyTorch.
В каких случаях вы отдадите предпочтение градиентному бустингу (Catboost), а в каких — нейросетевым подходам (PyTorch)?
Одна из задач — повышение онлайн-метрик.
Как вы подходите к выбору метрик для оценки качества рекомендаций и как связываете их с бизнес-показателями?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
