Сейчас мы ищем middle- или senior-разработчика, которому предстоит работать над платформой Е-commerce (это молодое и активно развивающееся направление, в котором участвует как ВКонтакте, так и сервис объявлений Юла).

Нужно будет задействовать полный стек технологий: BigData, ML, Backend, аналитику.
Мы готовы делиться своей экспертизой, поэтому напишите нам, даже если про вас только один из этих пунктов, а по остальным готовы развиваться:

-высокий уровень навыков в программировании;
-отличные знания алгоритмов и структур данных;
-сильная математическая база;
-умение грамотно использовать алгоритмы машинного обучения;
-навыки работы с фреймворками Big Data.

В работе мы применяем:

-Hadoop, Spark, Kafka и другие технологии из мира Big Data, которые мы готовим на Scala;
-PyTorch и другие инструменты для анализа контента и работы с нейронными сетями;
-Python и широкий стек библиотек для задач машинного обучения и аналитики;
-свой диалект PHP с расширениями для эффективной работы с системами.

Наш принцип — работать небольшими итерациями, начиная с самых простых решений. Такой подход позволяет быстро и эффективно справляться с поставленными задачами.

Примеры задач, с которыми наша команда сталкивается ежедневно

Платформа E-commerce :

-создание и развитие серии рекомендательных систем для объявлений, товаров и других частей e-commerce платформы ВКонтакте (полный цикл разработки);
-сборка и очистка датасетов для обучения рекомендательных и CTR Prediction моделей, построение пайплайнов;
-построение эмбедингов для объектов и пользователей используя серию разнородных датасетов и transfer-learning подходы;
-улучшение качества ctr prediction моделей (работа над фичами, моделями и вариантами таргетов);
-контроль актуальности, разнообразия, честности подобных систем;
-внедрение этого в продакшен и проведение АБ тестов;
-интеграция подобных системы в общую контентную платформу ВКонтакте.

Ранжирование:

-что такое «счастье» пользователей, авторов и контентной платформы, как его точно измерить даже при небольших изменениях;
-как построить функцию потерь, которая наиболее точно соответствует «счастью»;
-какие факторы влияют на то, что нравится и не нравится пользователю;
-как собрать данные для обучения модели;
-как найти мощные модели ранжирования, которые способны работать под большой нагрузкой;
-как корректно проводить тестирование новых функциональностей в системе с сильным сетевым эффектом.

Андрей Якушев, руководитель команды CoreML:
«В команде CoreML высокая культура работы с данными, хорошая продуманная инфраструктура и невероятно крутые коллеги. Мы холиварим, разбирая идеи, выкатываем в прод только лучшие и постоянно расширяем свой кругозор».

Мы предлагаем:

-интересные и сложные задачи на стыке разных областей знаний;
-минимальную бюрократию и максимальную скорость разработки;
-возможность быстро прокачать свои навыки;
-работу с лучшими специалистами в своих направлениях, чемпионами мира по программированию, кандидатами технических наук и перспективными талантами;
-офис в историческом центре Санкт-Петербурга;
-уровень зарплаты, который зависит только от твоих знаний и трудоспособности;
-ДМС, чтобы лечиться в удобное время и без лишних трат.