Team lead ML RecSys
О нас
Команда ML Recsys (группа оффлайн рекомендаций), занимаемся разработкой рекомендательных сервисов Звука по оффлайн сценариям подготовки рекомендаций (музыкальные плейлисты) и рекомендациями по немузыкальному контенту (аудио книги и подкасты)
Мы создаем технологии, которые меняют способ взаимодействия пользователей с музыкой, книгами и подкастами. Наша миссия — делать взаимодействие с контентом более интеллектуальным, понятным и персонализированным. Твоя работа напрямую повлияет на то, как люди используют наш продукт.
Почему это важно
Звук стремится стать лидером в области качественных рекомендаций музыки, подкастов и аудиокниг, предлагая уникальный и захватывающий контент для пользователей. Мы знаем, что хорошие рекомендации начинаются с глубокого понимания аудитории, современных ML-алгоритмов и их правильного применения. Мы ищем профессионала, который возьмет на себя эту задачу и поможет нам двигаться вперед, эффективно управляя ML командой, помогая ей разрабатывать и внедрять новаторские решения.
О роли
Мы ждем менеджера (играющего тренера), который не боится сложных задач и любит решать их вместе со своей командой. У тебя точно все получится, если тебе интересны рекомендации и желание их совершенствовать!
Чем предстоит заниматься:
Тебе предстоит работать над сбором данных для экспериментов, обучением моделей, созданием сервисов на их основе с дальнейшей поддержкой и совершенствованием. У нас не много рутины, всегда есть место для экспериментов и развития.
- Управление командой, развитие компетенции сотрудников, управление беклогом команды
- Развитие существующих моделей оффлайн рекомендаций и формирования плейлистов
- Создание моделей рекомендаций для аудиокниг и подкастов, генерация новых плейлистов
- Внедрение разработанных решений в продакшен
- Полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений
- Аналитика качества рекомендаций, поиск проблемных зон, проведение А/B тестов
-
Опция: добавление направления развития поиска (в зависимости от уровня/пожеланий кандидата)
Успех в этой роли обеспечат
- Техническое образование
- Опыт управления командой от 1 года
- Опыт работы DS/ML eng от 5 лет
- Опыт от 2 лет в разработке моделей рекомендаций/поиска/NLP
- Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн
- Уверенное знание алгоритмов Machine Learning (с глубоким погружением в RecSys/Search/NLP)
- Способность самостоятельно исследовать новые ML подходы, читать статьи на английском и воспроизводить их
- Опыт сбора и обработки аудио данных
- владение Python 3 на уровне разработчика (с опытом в асинхронном программировании)
- Опыт работы с библиотеками: numpy, scipy, sklearn, pandas
- Implicit/LightFM/RecTools
- PyTorch/Tensorflow
- SQL, PySpark/Scala
- HDFS, Hadoop,
- docker, airflow, k8s, redis, fast api
Присоединяйся к нам
В Звуке мы предоставим тебе возможность реализовать твой профессиональный потенциал и достичь высоких результатов. Давай вместе создадим продукт, который изменит мир!
Обслуживать клиентов: работать со счетами, пластиковыми картами и денежными переводами. Продавать банковские и страховые продукты (кредитные продукты, карты, вклады).
Обслуживать клиентов: работать со счетами, пластиковыми картами и денежными переводами. Продавать банковские и страховые продукты (кредитные продукты, карты, вклады).
ML Engineer
Data Engineer
Мне также понравился work-life баланс. Стек и используемые инструменты в работе интересные и полезные для моего развития как Data Engineer.