ML-разработчик в команду рекомендаций Кинопоиска
Компания: Яндекс
Локация: Санкт-Петербург
О компании
Яндекс — один из ведущих IT-гигантов в России, предлагающий разнообразные интернет-сервисы и продукты, включая поиск, карты, такси и потоковое видео. С каждым годом компания расширяет свои услуги, внедряя передовые технологии и стремясь улучшить взаимодействие пользователей с контентом.
Команда Кинопоиска активно работает над алгоритмами, которые подбирают контент в соответствии с интересами пользователей, что делает платформу более удобной и привлекательной для них.
Ключевые факты:
- Главный офис в Москве
- Более 10 000 сотрудников
- Запуск в 1997 году
- Более 200 миллионов пользователей в месяц
О вакансии
В команде рекомендаций Яндекса работают специалисты, которые занимаются разработкой и внедрением ML-алгоритмов для подбора контента на платформе Кинопоиск. Они активно тестируют новые решения, что способствует улучшению пользовательского опыта и вовлеченности на сервисе.
Ваша роль как ML-разработчика будет состоять в создании, тестировании и поддержке ML-моделей. Вы будете анализировать данные и выбирать подходящие алгоритмы для решения задач, связанных с рекомендациями контента. Также вам предстоит писать код на Java, который обеспечит надежную работу сервисов.
Чем предстоит заниматься:
- Выдвижение гипотез и проведение A/B-экспериментов
- Сбор и подготовка данных с использованием SQL
- Определение метрик качества для оценки моделей
- Написание и оптимизация продакшен-кода на Java
Что мы предлагаем:
- Расширенная медицинская страховка с первым месячным подключением
- Оплата 80% стоимости ДМС для детей и супругов
- Доступ к внутренним образовательным платформам и менторству
- Гибкий график работы без фиксированного времени начала
- Спортивный клуб и скидки в фитнес-клубах
Обязанности
- Проведение A/B-экспериментов
- Сбор и обработка табличных данных
- Формулирование метрик качества для ML-моделей
- Разработка продакшен-кода на Java
- Выбор ML-подходов для продуктовых задач
Требования
- Понимаете принципы классического и глубинного ML, применяли их на практике
- Готовили и обрабатывали табличные данные (с использованием SQL‑подобных подходов)
- Знаете основы математической статистики
- Способны самостоятельно проводить исследования — от постановки задачи до презентации результатов
- Готовы к полному циклу внедрения ML‑решений: от обработки данных до внедрения в продакшен и поддержки сервиса с ML‑моделью
- Хотите улучшать продукт
- психотерапия в офисе или онлайн-сервисах;
- лазерная коррекция зрения через год работы;
- ведение беременности и роды — через два года.
Условия
- Гибкий график работы
- Расширенная медицинская страховка с первого месяца
- Оплата 80% стоимости ДМС для родственников
- Внутренние образовательные программы и менторство
- Доступ к спортивным залам и спортивным командам