Обязанности:
VK Музыка — стриминговый сервис, который объединил музыкальную платформу ВКонтакте и отдельное приложение VK Музыка. Миллионы пользователей слушают здесь музыку, а тысячи артистов находят свою аудиторию. Мы разрабатываем, улучшаем и поддерживаем крупнейший музыкальный сервис в России, выпускаем приложения для iOS и Android, открываем новые имена и собираем лучшую музыку, обучаем наши рекомендательные системы, чтобы пользователи находили новое любимое, а музыканты — новых преданных слушателей. В основе этого — команда профессионалов, которая придумывает и пилит новые фичи, пишет тексты, код, прорабатывает дизайн и доводит результат до прода. На данный момент мы в поиске старшего менеджера продукта, который будет отвечать за развитие музыкальной рекомендательной системы. Задачи: формировать бэклог для команд дизайна, аналитики и разработки, а также анализировать запуски и проводить A/B-тесты; формировать и проверять гипотезы по улучшению пользовательского опыта; растить целевые метрики сервиса; работать над широким спектром функций, фич, сервисов, построенных на данных и ML-системах, которые смогут обеспечивать рекомендации миллионам пользователей; участвовать в формировании требований к развитию технологий Рекомендательной платформы, контролировать сроки и качество разработки; тесно взаимодействовать и договариваться с командами разработки, маркетинга, дизайна, UX-исследований и коллегами из других направлений. Требования: опыт работы продактом технологического продукта с ML-составляющей от трёх лет; опыт построения и улучшения алгоритмов рекомендательной системы; опыт создания и развития продуктов с фокусом на персональные рекомендации, с MAU от 1 млн; опыт сбора требований и постановки задач на разработку Data/ML-based продуктов, понимание ML-метрик для разных задач; опыт взаимодействия с Data/ML-based продуктами — Поиск, Рекомендации, в идеале музыкальные рекомендации; опыт работы в IT и управления командами разработки; опыт управления и найма команды ML-специалистов; отличные аналитические способности, ориентированность на числа, метрики; понимание вклада рекомендательных сервисов в глобальные метрики бизнеса; понимание разницы между look-alike, response и uplift моделями.Похожие вакансии