- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML-инженер в рекомендательные системы
Оценка ИИЭто отличная возможность для старта карьеры в одной из крупнейших IT-компаний России. Работа над реальным продуктом с миллионной аудиторией и сильная инженерная культура делают эту вакансию крайне привлекательной для начинающего специалиста.
Сложность вакансии
Оценка ИИДля стажировки требования достаточно серьезные: нужно хорошо знать матстат, алгоритмы и специфику ранжирования. Однако статус 'intern' предполагает обучение, что снижает общую сложность входа по сравнению с middle-позициями.
Анализ зарплаты
Оценка ИИДля стажировок в крупных технологических компаниях Москвы уровень оплаты обычно фиксированный и соответствует рыночным ожиданиям для начинающих специалистов, хотя в самом объявлении цифры не указаны.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в vk уже сейчас
Присоединяйтесь к команде VK и создавайте алгоритмы, которые определяют контент для миллионов пользователей Ленты ВКонтакте!
Описание вакансии
ML-инженер в рекомендательные системы
Москва
Компания: VK
*☑️*Предстоящие задачи
-Реализация алгоритмов построения рекомендаций в Ленте ВКонтакте.
-Исследование различных подходов к решению задач: не все проблемы решаются новой моделью, иногда лучший результат достигается сочетанием ML и алгоритмических решений.
-Заведение и анализ A/B-экспериментов: это важнейший способ исследования, а также главный способ измерить эффект от своего решения.
*☑️*Необходимо иметь
-Знание алгоритмов и структур данных.
-Знание теории матстата и ML: например, обработка табличных и сложноструктурированных данных, градиентный бустинг, подходы и метрики задачи ранжирования, методы построения и использования эмбеддингов.
-Понимание принципов работы рекомендательных систем и задач ранжирования.
-Навыки программирования на Python и (или) Java.
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- A/B Testing
- Python
- Machine Learning
- Statistics
- Java
- Data Structures
- Algorithms
- Ranking
- Embeddings
- Gradient Boosting
Возможные вопросы на собеседовании
Рекомендательные системы VK работают с огромными объемами данных, поэтому знание базовых алгоритмов критично для производительности.
Расскажите о сложности основных алгоритмов сортировки и в каких случаях лучше использовать конкретные структуры данных (например, хеш-таблицы vs деревья)?
Вакансия напрямую связана с ранжированием контента в Ленте.
Какие метрики ранжирования вы знаете (NDCG, MRR, Precision@k) и в чем их ключевые различия при оценке качества рекомендаций?
В описании упомянут градиентный бустинг как важный навык.
Как работает градиентный бустинг над решающими деревьями и чем он отличается от случайного леса (Random Forest)?
A/B-тесты — ключевой инструмент измерения эффективности в VK.
Как рассчитать необходимый размер выборки для A/B-теста и что такое статистическая мощность?
В рекомендациях часто используются эмбеддинги для представления сущностей.
