Обязанности:
Мы предлагаем тебе уникальную возможность заниматься разработкой музыкальных рекомендательных сценариев и внедрением решений на основе машинного обучения в продакшен. В твоем распоряжении будет огромный массив данных – около 100 млн треков, который продолжает расти. Чем нужно будет заниматься: Разработка и развитие офф-лайн музыкальных и немузыкальных (книги/подкасты) рекомендательных сценариев на основе классического ML и DL Создание новых фичей приложения - например обновляемая "лента" плейлистов, бесконечные воспроизведения по треку и артисту, плейлисты под жизненные ситуации Внедрение разработанных решений в продакшен, включая интеграцию с существующими системами Полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений Анализ качества рекомендаций, поиск проблемных зон и проведение A/B тестов для оценки эффективности сценариев Требования: Техническое образование Опыт работы в области Data Science / Machine Learning от 3 лет Опыт разработки рекомендательных систем от 1 года Опыт реализации и внедрения моделей машинного обучения в продакшен Уверенное знание алгоритмов машинного обучения, включая глубокое понимание рекомендательных систем (RecSys) Способность самостоятельно исследовать новые подходы в ML, читать научные статьи на английском и воспроизводить их на практике Владение Python 3 на уровне разработчика Опыт работы с библиотеками и фреймворками: Для рекомендательных систем: Implicit, LightFM, RecTools, RecBole Для глубокого обучения: PyTorch, SAS4Rec Для классического ML: CatBoost, Scikit-learn Для работы с данными: SQL, PySpark, Pandas, Polars Для инфраструктуры: HDFS, Docker, Airflow, Kubernetes, Redis, FastAPI Для поиска ближайших соседей (ANN): Qdrant/OpenSearch или аналоги Будет плюсом: Опыт работы с музыкальными рекомендациями Опыт работы с распределенными вычислениями и большими даннымиПохожие вакансии
От 200 000 до 350 000 руб.
Москва. Станции метро: Парк Победы, Кутузовская, Студенческая
ProfiStaff
От 210 000 руб.
Москва. Станции метро: Парк Победы, Кутузовская, Студенческая
Медиа Эффект