Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать рекомендательные системы: user-item, item-item, кросс-платформенные рекомендации;
- Исследовать и внедрять стратегии exploration-exploitation;
- Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов;
- Строить text-to-video поиск: семантический поиск, embedding-модели, ранжирование;
- Адаптировать и оптимизировать модели под высокую нагрузку — десятки тысяч RPS.
Требования:
- Опыт работы с рекомендательными системами, поиском или смежными задачами от 2 лет;
- Уверенные знания Python и ML-фреймворков (PyTorch, LightGBM и др.);
- Опыт внедрения моделей в продакшн;
- Понимание принципов оффлайн- и онлайн-оценки моделей.
Стек:
- Языки и библиотеки: Python, PyTorch, LightGBM, Numpy, Pandas, Polars, CuDF, CuPy
- Инфраструктура и деплой: Kubernetes, Docker, Airflow, Triton Inference Server
- Хранилища данных: ClickHouse, MySQL