Sberloga Jobs Full

Middle+ Data Scientist в Дзен.

Локация: Москва
Вилка: 200к net-400к net (+премия полугодовая)

Мы ищем ML разработчиков в Яндекс.Дзен – один из самых больших и быстрорастущих рекомендательных сервисов в России.

В Дзене рекомендуется много разных форматов: видео, вертикальные ролики, статьи и короткие посты. У каждого формата своя специфика, вам наверняка найдется интересное занятие, будь то NLP, CV, DL или классический ML.

В службе рекомендаций мы занимаемся всеми аспектами ранжирования ленты: релевантностью, разнообразием, холодным стартом, подписочным сценарием, related рекомендациями, объяснением рекомендаций и другими.

К нам приходят более 20 миллионов пользователей ежедневно, поэтому у нас нет недостатка в пользовательских данных, что открывает нам широкие возможности по обучению достаточно сложных моделей, например, рекомендательных трансформеров.

В ответственности ML разработчика находится полный цикл: от постановки и уточнения задачи до внедрения в продакшен, настройки мониторингов и автоматики для постоянного обновления моделей.
Продакшен на Java, но не стоит бояться — многие приходили к нам только со знанием Python или C++, а уже через две недели выкатывали свои первые разработки.

Мы ожидаем,что вы:
-знакомы с классическим ML;
-вас не пугают большие объемы данных и вы готовы с ними работать на MapReduce;
-знаете классические алгоритмы и структуры данных, которые помогают решать нестандартные задачи.

За последний год мы кардинально пересмотрели наш подход к персонализации: впервые у нас появилась оффлайн метрика релевантности, мы всерьез взялись за холодный старт и переосмыслили отбор объяснимых кандидатов для ранжирования. Эти изменения позволили нам вырасти в моменте и являются фундаментом для дальнейшего развития.

Доклад об архитектуре рекомендаций Дзена:
https://www.youtube.com/watch?v=uP3punJpJno&list=PL8761XQAJnra2OI2zSXwiymJrCDqehhxG

Отправить резюме и задать вопросы: тг @kaksumashedshie

YouTube

Андрей Зимовнов. Архитектура рекомендаций Дзена

В докладе рассмотрим устройство современной рекомендательной системы на примере Дзена. Копнем поглубже в детали работы машинного обучения в высоконагруженном сервисе, обсудим какие вещи работают, а какие нет.

Презентация: https://disk.yandex.ru/i/Jrg_FrrIoeT_zQ…

www.group-telegram.com/sg/sberlogajobsfull.com/187

508 viewsAug 5, 2022 at 13:59

Middle+ Data Scientist в Дзен.

Локация: Москва
Вилка: 200к net-400к net (+премия полугодовая)

Мы ищем ML разработчиков в Яндекс.Дзен – один из самых больших и быстрорастущих рекомендательных сервисов в России.

В Дзене рекомендуется много разных форматов: видео, вертикальные ролики, статьи и короткие посты. У каждого формата своя специфика, вам наверняка найдется интересное занятие, будь то NLP, CV, DL или классический ML.

В службе рекомендаций мы занимаемся всеми аспектами ранжирования ленты: релевантностью, разнообразием, холодным стартом, подписочным сценарием, related рекомендациями, объяснением рекомендаций и другими.

К нам приходят более 20 миллионов пользователей ежедневно, поэтому у нас нет недостатка в пользовательских данных, что открывает нам широкие возможности по обучению достаточно сложных моделей, например, рекомендательных трансформеров.

В ответственности ML разработчика находится полный цикл: от постановки и уточнения задачи до внедрения в продакшен, настройки мониторингов и автоматики для постоянного обновления моделей.
Продакшен на Java, но не стоит бояться — многие приходили к нам только со знанием Python или C++, а уже через две недели выкатывали свои первые разработки.

Мы ожидаем,что вы:
-знакомы с классическим ML;
-вас не пугают большие объемы данных и вы готовы с ними работать на MapReduce;
-знаете классические алгоритмы и структуры данных, которые помогают решать нестандартные задачи.

За последний год мы кардинально пересмотрели наш подход к персонализации: впервые у нас появилась оффлайн метрика релевантности, мы всерьез взялись за холодный старт и переосмыслили отбор объяснимых кандидатов для ранжирования. Эти изменения позволили нам вырасти в моменте и являются фундаментом для дальнейшего развития.

Доклад об архитектуре рекомендаций Дзена:
https://www.youtube.com/watch?v=uP3punJpJno&list=PL8761XQAJnra2OI2zSXwiymJrCDqehhxG

Отправить резюме и задать вопросы: тг @kaksumashedshie

BY Sberloga Jobs Full