Мы — команда, которая разрабатывает и поддерживает контентные модели для всех сервисов рекомендательной платформы. Наши модели влияют на качество рекомендаций в масштабе продукта: от понимания контента до генеративных сценариев и персонализации. Работаем в research-ориентированной среде, быстро проверяем гипотезы и доводим решения до production.
Примеры задач команды
Задачи классификации текстового контента, NER, проекты, связанные с генерацией, классический ML и NLP. Например, задача саммаризации текстовых документов.
Задачи
- Формировать техническое видение контентных моделей и их роли в рекомендательной платформе: roadmap, приоритеты, качество, скорость внедрения.
- Управлять командой ML/DL-инженеров и исследователей: подбор, развитие, регулярный фидбек, построение процессов (планирование, ревью, обмен знаниями).
- Отвечать за полный ML lifecycle: от сбора данных и построения моделей до внедрения и мониторинга качества.
- Координировать эксперименты и R&D: постановка гипотез, дизайн экспериментов, A/B, интерпретация результатов и принятие решений.
- Развивать направление LLM: применение LLM для сложных пользовательских задач, проектирование и интеграция в продукт.
- Обеспечивать production-ready качество: надежность, воспроизводимость, мониторинг метрик.
- Оптимизировать инференс и стоимость: ускорение DL/LLM (квантование, дистилляция, TensorRT-LLM и аналоги).
- Вести коммуникацию со смежными командами (рекомендации, продукт, инфраструктура, аналитика): синхронизация требований, интеграции, договоренности по метрикам.
- Работать с мощной инфраструктурой (в т.ч. GPU H100/кластеры): планирование ресурсов, повышение утилизации.
Требования
- Опыт руководства ML/DS/Research-командой более года.
- Общий опыт в ML/DL 5+ лет, выраженная экспертиза в NLP и современных Transformer-архитектурах.
- Глубокое понимание метрик качества (offline/online), умение связывать модельные улучшения с бизнес-результатами.
- Практический опыт PyTorch + Hugging Face.
- Опыт построения end-to-end ML-пайплайнов: подготовка данных, обучение, валидация, деплой, мониторинг, воспроизводимость.
- Понимание/опыт работы с LLM, включая fine-tuning/адаптацию, промптинг, RAG.
- Знание методов ускорения и оптимизации инференса: квантование, дистилляция, оптимизация вычислений.
- Сильные навыки коммуникации: умение вести дискуссии, защищать решения, объединять людей вокруг целей.
Мы предлагаем
- Гибкий график работы.
- Бонусы и скидки от партнеров.
- ДМС.
- Профессиональная команда.
- Интересные задачи.
