DL-инженер в команду монетизационного ранжирования

Примеры будущих задач:

—    повышать качество ML-моделей конверсии для роста выручки в продуктах продвижения;

—    развивать и адаптировать модели под разные источники (поиск/рекомендации/i2i);

—    развивать стрим по переходу с классического ML в DL;

—    оптимизировать качество ранжирующей нейросети при условии сохранения скорости инференса.

Мы ждём, что вы:

—    имеете опыт работы с ML и алгоритмами;

—    умеете принимать решения на основании данных и наглядно аргументировать свои решения, объяснять сложные вещи простыми словами и договариваться с коллегами;

—    готовы читать научные статьи и находить в них полезные для практики идеи;

—    знаете, умеете и любите применять математику, ML и прикладную статистику для создания алгоритмических систем, видите связь между математическими формулами и их влиянием на бизнес;

—    обладаете уверенными навыками работы с Pytorch и опытом реализации нетиповых пайплайнов обучения;

—    не боитесь писать продакшен-код.

Будет здорово, если вы:

—    занимались обучением и внедрением нейросетей на табличных данных (DCNv2, TransAct, tabM);

—    имеете опыт работы с ранжированием/рекомендациями или в монетизации/ценообразовании;

—    занимались научной работой и любите исследования;

—    имеете достижения в соревнованиях по программированию, математике, физике или ML.

Работа у нас — это:

— возможность улучшать опыт миллионов пользователей;

— интересные и сложные задачи на большом масштабе;

— сильная команда, которая всегда готова прийти на помощь;

— возможность изучать и пробовать новое, мощное железо для этого;

— бюджет на обучение, который можно тратить на курсы или профессиональную литературу;

— забота о здоровье: с первого дня у вас будет ДМС со стоматологией, в офисе принимают терапевт и массажист;

— возможность работать удалённо или из офисов в четырёх городах России.