О команде
Мы отвечаем за персонализацию и рекомендации: развиваем двухбашенную трансформерную модель (retrieval) и запускаем трек генеративных рекомендаций (SIDS, OneRec, PLUM и т.п.). Работаем в полном цикле — от данных и обучения до продакшен-инференса и A/B-экспериментов.
Какие задачи вас ждут
- проектировать и поддерживать пайплайны данных на Spark для рекомендаций: витрины, фичи, контроль качества, инкрементальные обновления
- развивать мультимодальные рекомендации: использовать текст и изображения объявлений, подключать внешние эмбеддинги и улучшать способы их интеграции
- улучшать контур продакшена: регулярные обновления моделей, экспорт и оптимизация (например, ONNX)
- внедрять моделей не только в рекомендации, но и в поисковые и ассистентские сценарии
- развивать U2I / retrieval-дообучение на целевые действия и сигналы (например, клики/контакты/покупки)
- развивать и ускорять пайплайны обучения: multi-GPU и multi-node обучение, оптимизация throughput/стабильности, отладка распределённых джобов
- заниматься ресерчем и прототипированием в генеративных рекомендациях: listwise/session-wise generation, SFT/дообучение, RL-подходы, подготовка к online-экспериментам.
Мы ждем, что вы
- имеете не менее 3 лет опыта реализации и эксплуатации ML-решенийуверенно пишете на одном или нескольких языках программирования
- у нас в основном Python
- хорошо владеете PyTorch и имеете продакшен-опыт обучения DL-моделей на больших данных (важен опыт построения пайплайнов, датасетов, метрик, воспроизводимости экспов).
Будет здорово, если вы
- понимаете, как устроены рекомендации: метрики, классические и DL-подходы, и можете задизайнить базовый двухстадийный стек (candidate generation + ranking)
- работали со Spark/SQL на больших объёмах данных
- имеете опыт в одном или нескольких направлениях: NLP / CV / RL.
Работа у нас — это
- возможность улучшать опыт миллионов пользователей
- интересные и сложные задачи на большом масштабе
- сильная команда, которая всегда готова прийти на помощь
- возможность изучать и пробовать новое, мощное железо для этого
- бюджет на обучение, который можно тратить на курсы или профессиональную литературу
- забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист
- возможность работать удалённо или из офисов в четырёх городах России.