📍 Москва (м. Кутузовская)Можно удалённо из РФ
Специализация
Data Scientist & Machine Learning
Технологии/инструменты
Python 3ImplicitLightFMRecToolsRecBolePyTorchSAS4RecCatBoostScikit-learnSQLPySparkPandasPolarsHDFSDockerAirflowKubernetesRedisFastAPIQdrant / OpenSearch
Мы предлагаем тебе уникальную возможность заниматься разработкой музыкальных рекомендательных сценариев и внедрением решений на основе машинного обучения в продакшн. В твоем распоряжении будет огромный массив данных — около 100 млн треков, который продолжает расти.
Чем нужно будет заниматься:
- Разработка и развитие оффлайн музыкальных и немузыкальных (книги/подкасты) рекомендательных сценариев на основе классического ML и DL.
- Создание новых фичей приложения — например, обновляемая "лента" плейлистов, бесконечные воспроизведения по треку и артисту, плейлисты под жизненные ситуации.
- Внедрение разработанных решений в продакшн, включая интеграцию с существующими системами.
- Полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений.
- Анализ качества рекомендаций, поиск проблемных зон и проведение A/B тестов для оценки эффективности сценариев.
Требования:
- Техническое образование.
- Опыт работы в области Data Science / Machine Learning от 3 лет.
- Опыт разработки рекомендательных систем от 1 года.
- Опыт реализации и внедрения моделей машинного обучения в продакшн.
- Уверенное знание алгоритмов машинного обучения, включая глубокое понимание рекомендательных систем (RecSys).
- Способность самостоятельно исследовать новые подходы в ML, читать научные статьи на английском и воспроизводить их на практике.
- Владение Python 3 на уровне разработчика.
- Опыт работы с библиотеками и фреймворками:
- Для рекомендательных систем: Implicit, LightFM, RecTools, RecBole.
- Для глубокого обучения: PyTorch, SAS4Rec.
- Для классического ML: CatBoost, Scikit-learn.
- Для работы с данными: SQL, PySpark, Pandas, Polars.
- Для инфраструктуры: HDFS, Docker, Airflow, Kubernetes, Redis, FastAPI.
- Для поиска ближайших соседей (ANN): Qdrant/OpenSearch или аналоги.
Будет плюсом:
- Опыт работы с музыкальными рекомендациями.
- Опыт работы с распределенными вычислениями и большими данными.
Делаем все, чтобы работа была в кайф
Становимся лучшими версиями себя
- Отправляем на конференции и профессионально коучим спикеров.
- Организовываем обучение под ключ.
- Растим своих менторов.
- Развиваем внутренние коммьюнити: от киберспорта до книжного клуба.
Создаем только комфортные вайбы
- Компенсируем коворкинги и всегда ждем в стильных московских офисах.
- Поддерживаем гибкий формат работы и начала рабочего дня.
- Предоставляем возможность полной удаленки.
- Обеспечиваем преимущества работы в аккредитованной IT‑компании.
- Каждого нового сотрудника сопровождаем поддержкой бадди для быстрой и комфортной адаптации.
- Вручаем подарки на годовщины и одеваем в стилевый мерч.
- Устраиваем мощные тусовки и дарим проходки на концерты артистов.
Знаем, как оставаться в ресурсе и в потоке
- Оформляем фуллхаус ДМС с первого дня: с ежегодными чекапами, полисом путешественника и ведением беременности. И даже ДМС для питомцев.
- 100% компенсируем больничный до 15 календарных дней в год.
- Оплачиваем сессии с психологами «Ясно».
- Компенсируем личные затраты на спорт и устраиваем онлайн-тренировки с нашими личными тренерами.
Анастасия Исмаилова рекрутер