ML-инженер (Поиск)

Мы развиваем поисковый саджест, spellchecker и классификацию запросов. Наши сервисы используются в почти всех продуктах VK: Видео, Музыка, Дзен и другие. На каждый из наших сервисов приходится нагрузка порядка 20 000 RPS.

Это важная часть поискового процесса: от неё зависит, насколько быстро человек сформулирует запрос, увидит нужную подсказку и вообще попадёт в правильный сценарий.

Сейчас мы ищем ML-инженера уровня middle-senior, который поможет системно развивать наше направление.

Мы ищем человека, которому интересно экспериментировать и доводить решения до рабочего production-состояния: с понятными метриками, мониторингом, low-latency ограничениями и качественной инженерной эксплуатацией.

Задачи

• Участвовать в процессе генерации и приоритизации идей, определения направления развития наших сервисов: что имеет смысл делать в первую очередь, где будет заметный эффект.
• Выстроить прозрачные и надёжные процессы вокруг моделей: офлайн-оценку, регулярное переобучение, мониторинг и контроль деградаций.
• Писать production и интеграционный код вокруг моделей, участвовать в выводе решений в прод и их дальнейшей эксплуатации.
• По возможности помогать команде в целом лучше работать с ML: делиться практиками, подходами к оценке качества и здравыми инженерными принципами.

Требования

• Есть опыт коммерческой разработки и внедрения ML-решений в production.
• Понимаете полный жизненный цикл модели: от подготовки данных и обучения до выкладки, мониторинга, переобучения и работы с деградациями.
• Уверенно владеете Python и используете его не только для экспериментов, но и для практической работы с пайплайнами и ML-инструментами.
• Понимаете, как контролировать latency, надёжность и наблюдаемость, откаты, контроль качества.
• Умеете самостоятельно разбираться в уже существующих решениях, замечать риски и предлагать реалистичный план улучшений.
• Готовы работать в связке с backend-разработчиками, аналитиками, ML-специалистами и менеджментом.

Будет плюсом

• Опыт в поиске, саджесте, spell correction, ranking, candidate generation, query understanding или NLP-задачах.
• Опыт с embeddings, retrieval-подходами и задачами понимания запроса.
• Опыт внедрения ML-решений в low-latency сервисы.
• Опыт работы с C++ или желание в него погружаться.
• Опыт работы с YT/YTsaurus.
• Опыт выстраивания MLOps-процессов, мониторинга качества моделей и настройки алертов на деградации.
• Опыт технического аудита ML-систем.
• Умение объяснять ML-подходы простым инженерным языком.