#VK: Аналитик/Эконометрист
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Знание #python и его DS-библиотек (Pandas, Numpy, Sklearn, Statsmodels, Prophet);
• Git для версионирования кода;
• Vertica для внутреннего DWH команды.

⚡️ Что делать:
• Отвечать за разработку эконометрических и #ML-моделей эффективности маркетинга (Marketing Mix Modelling) продуктов VK;
• Готовить аналитику по успешности прошедших рекламных кампаний, разрабатывать прогнозы будущих флайтов;
• Готовить рекомендации по оптимизации рекламных бюджетов;
• Много работать с Python, тестировать различные модели, часто коммитить в GitLab и проходить code-review.

➡️ Кому подойдет:
Команда медиааналитики центрального маркетинга VK ежедневно анализирует эффективность вложений в рекламу ключевых продуктов VK. Команда оценивает влияние медиаинвестиций на бизнес-метрики и маркетинговые показатели продуктов и сервисов.

🚀Откликнуться

#VK: Data Scientist
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Высшее, техническое образование;
• Опыт решения задач с применением алгоритмов #ML в production и их поддержка;
• Умение разработки моделей для работы в production, их мониторинг, поиск багов, улучшения;
• Опыт работы в команде с 3+ data-science специалистами;
• Знание основ математики, теорвера, матстата;
• Уверенное владение #python;
• Опыт работы с Linux и Bash.

⚡️ Что делать:
• R&D и анализ данных, построение и реализация алгоритмов машинного обучения;
• Представление результатов R&D в понятном для команды виде;
• Анализ поступающего графика на наличие аномалий и построение предиктивных моделей для работы антифрод-алгоритмов;
• Имплементация моделей для работы в production, разработка мониторингов и оповещений по работе моделей.

➡️ Кому подойдет:
Отдел предиктивной аналитики внутри трекера решает широкий спектр задач — от развития собственной маркетинговой антифрод-системы (Fraud Scanner) до создания системы персонализированных офферов (Personalize).

🚀Откликнуться

#VK: DWH Engineer
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт работы DWH-инженером;
• Опыт работы с экосистемой Hadoop, в частности с Airflow, Spark и HDFS;
умеете составлять сложные #sql-запросы;
• Программируете на #python и разбираетесь в парадигме MapReduce;
• Умеете работать с Git и разрабатывать код в команде из нескольких человек;
• Знание основы работы с операционными системами на базе Unix/Linux;
• Способны вести несколько проектов одновременно и самостоятельно расставлять приоритеты.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать и поддерживать процессы по обработке и поставке данных для команд аналитики и #ML;
• Выявлять и собирать требования к существующим и новым данным с последующим формированием конкретного заказа в команду разработки;
• Сопровождать выполнение заказов по поставке данных на всех этапах, уточняя требования и проверяя результат.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет сильных DWH-инженеров, которые помогут построить удобное и качественное хранилище данных на большом кластере размером сотни петабайт для анализа поведения пользователей и обучения моделей.

🚀Откликнуться

#VK: ML Engineer в команду Ленты
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Спб

⚙️ Требования:
• Опыт работы на должностях, связанных с Big Data и #ML-инженерией, от трёх лет;
• Знаете #java/#scala и #python;
• Опыт работы с продуктами стека Big Data (Hadoop, Spark);
• Опыт работы с инструментами потоковой обработки данных;
• Алгоритмы классического #ML и основы матстата;
• Понимание принципов работы и подходы к построению #рексис.

⚡️ Что делать:
• Разрабатывать новые и совершенствовать существующие рекомендательные модели в ленте неподписного контента, адаптировать рекомендации к интересам пользователя в реальном времени, увеличивать разнообразие рекомендаций;
• Реализовывать батчевые и стриминговые пайплайны для сбора признаков, обработки данных и инференса моделей в продакшене;
• Обрабатывать и анализировать большие данные, выдвигать гипотезы;
• Проводить А/В-эксперименты, выполнять их статистическую оценку.

➡️ Кому подойдет:
ML-команда ищет эксперта, который будет участвовать в разработке сервисов ленты рекомендаций.

🚀Откликнуться

#VK: Machine Learning Engineer в VK Знакомства
#Офис / #Гибрид
#Спб

⚙️ Требования:
• Хорошая математическая и алгоритмическая подготовка;
• Знание методов #ML и умение их использовать;
• Опыт работы с #рексис или интересуетесь ими;
• Уверенное владение #python, #java или #scala, а также любым диалектом #sql.

⚡️ Что делать:
• Математически формулировать бизнес-задачи;
• Работать с огромными объёмами данных;
• Создавать гипотезы по улучшению сервиса, проверять их работоспособность в офлайне и внедрять в продакшен;
• Проводить A/B-тесты и анализировать результаты экспериментов.

➡️ Кому подойдет:
Команда в поисках ML-специалиста, которому интересно работать с продвинутыми методами матричной факторизации для извлечения информации из истории просмотров и поиска, применять современные модели #NLP и #CV, методы reinforcement learning, SNA-техники для анализа социального графа, разработки Big Data и аналитику поверх стека Apache Spark.

🚀Откликнуться

#VK: Data Engineer в команду поисковой базы
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Отличное знание Java Core (Java 8 SE);
• Знание алгоритмов и структур данных;
• Опыт работы с #python;
• Умение работать в терминале, bash, git;
• Азы теорвера;
• Опыт работы с Hadoop, Spark, NoSQL-бд (HBase или Cassandra).

⚡️ Что делать:
• Разработка систем анализа и ранжирования больших данных на основе результатов обкачки, логов и прочих фичей;
• Поддержка текущих подобных компонент.

➡️ Кому подойдет:
Команда, используя алгоритмы искусственного интеллекта, участвует в решениях самых разных продуктовых задач в разных уголках компании - от рекомендательных систем видео ВКонтакте до ранжирования поисковой выдачи в магазине приложений.

🚀Откликнуться

#VK: ML-разработчик (Музыкальные рекомендации)
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Опыт промышленного применения #ML;
• Глубокое понимание алгоритмов классического ML;
• Опыт работы с большими данными.

⚡️ Что делать:
• Улучшать базовое качество рекомендаций;
• Запускать новые сценарии музыкальных рекомендаций;
• Анализировать статистику потребления контента, выдвигать и проверять гипотезы, проводить А/B тесты;
• Взаимодействовать со смежными командами.

➡️ Кому подойдет:
Департамент AI, контентных и рекомендательных сервисов развивает технологии искусственного интеллекта для ключевых продуктов VK, создает системы рекомендаций и поиска контента на наших платформах.

🚀Откликнуться

#VK: ML engineer
#Офис / #Гибрид
#Спб

⚙️ Требования:
• #ML и математическая статистика;
• Знание #java/#scala и #python (pandas/numpy/scikit-learn/xgboost);
• Опыт работы с продуктами bigdata-стека (Hadoop, Spark);
• Понимание принципов работы и подходов к построению #рексис.

⚡️ Что делать:
• Разработка новых и усовершенствование существующих рекомендательных моделей для рекомендации друзей в социальной сети;
• Реализация стриминговых сервисов для сбора признаков и применения моделей в продакшене;
• Обработка и анализ больших данных;
проведение А/В экспериментов и их статистическая оценка.

➡️ Кому подойдет:
Команда занимается созданием моделей для рекомендации друзей в Одноклассниках.

🚀Откликнуться

#VK: Machine Learning Engineer
#Удаленно

⚙️ Требования:
• Уверенное владение основами #ML;
• Знание основ #DL;
• Владение #python и базовыми Machine Learning и Deep Learning библиотеками;
• Понимание принципов работы со звуком;
• Знание базовых алгоритмов и структур данных;
• Умение писать промышленный код;
наличие базовых навыков работы с unix-подобными операционными системами.

⚡️ Что делать:
• Обучать нейронные сети и алгоритмы векторного поиска;
• Разрабатывать эвристические алгоритмы, улучшающие качество распознавания;
• Поддерживать и развивать системы мониторинга и тестирования качества распознавания;
• Оптимизировать производительность существующих алгоритмов;
• Изучать научную литературу по теме и предлагать различные варианты улучшения системы.

➡️ Кому подойдет:
Основной предстоящей задачей является развитие и внедрение системы распознавания аудиоконтента.

🚀Откликнуться

#VK: Руководитель команды машинного обучения
#Офис / #Гибрид / #Удаленно
#Москва

⚙️ Требования:
• Компетенции и опыт в направлениях 70% #NLP, 20% ранжирование и разные бусты, 10% докеризация;
• Аналитические навыки для оценки эффективности выбранных решений и интерпретации данных;
• Опыт управления командой #ML-инженеров как плюс;
• Отличные коммуникационные навыки и умение работать в команде;
• Владение инструментами Jira, Confluence, Miro, Notion.

⚡️ Что делать:
• 30% времени общение с бизнесом;
• 20% времени на архитектуру и разбор бизнес-процессов для внедрения;
• 50% на написание своего когда и ревью ребят из ML-команды;
• Полный цикл модели от сбора данных до вывода их в прод;
• Также предстоит заниматься техническим менеджментом.

➡️ Кому подойдет:
В поддержке VK несколько десятков разнообразных ML-моделей. Сейчас команда создаёт внутренний центр экспертизы, который соберёт всё воедино и поможет поэтапно внедрять в работу полезные технологии.

🚀Откликнуться