ML Developer в команду прикладных исследований ИИ
Мы приносим добро людям с помощью искусственного интеллекта. Моментальный перевод сообщений в чате, эмоциональный синтез речи, ускорение ответов в поддержке, цифровые аватары vmoji, антифрод, генеративные обложки — команда работает над максимально хайповыми технологиями ВКонтакте.
Не указан
Москва/Санкт-Петербург
Фул-тайм
Не указан
Не указан
Не указана
От
До
Мы разрабатываем специальные технические решения, которые помогают командам Поддержки, Модерации и Антиспама делать ВКонтакте удобной и безопасной площадкой для всех. Наша команда создаёт как простые инструменты для решения небольших задач, так и полноценные внутренние продукты для других отделов.
Ищем ML-инженера, который усилит нашу команду и будет делать то, что пользователям и коллегам кажется магией.
Вам предстоит:
• разрабатывать модели и пайплайны для анализа статистических, табличных и мультимодальных данных;
• заниматься feature engineering’ом, создавать новые метрики качества;
• улучшать перформанс моделей и полностью контролировать их разработку — собирать требования, планировать сроки, выбирать технологии, реализовывать, интегрировать, поддерживать и обновлять решения в условиях непрерывно меняющихся данных;
• развивать передовые технологии машинного обучения и искусственного интеллекта;
• быть неравнодушным — находить то, что можно сделать лучше, и улучшать это.
У нас интересно, потому что:
• есть много задач из различных областей машинного обучения и анализа данных, а также свобода выбора механизмов и технологий для их решения;
• можно собирать и переиспользовать данные на стыке CV, NLP, Voice Technologies и поведенческой аналитики;
• вы будете заниматься самыми актуальными social good проблемами.
Иван Самсонов, менеджер продукта:
«Есть много способов сделать мир лучше и бороться со злодеями. Мы ищем в команду единомышленника, который готов причинять добро через ML».
Мы ожидаем, что вы:
• разбираетесь в теории вероятностей, математической статистике, линейной алгебре, методах понижения размерности и поиске информации в разнородных данных;
• работали с фреймворками и библиотеками — scikit-learn, Pandas, XGBoost, CatBoost, LightGBM, Matplotlib;
• понимаете принципы работы базовых пайплайнов в CV и NLP — иметь коммерческий опыт разработки необязательно;
• применяли Hadoop и Spark или Spark ML;
• умеете настраивать Docker, Jupyter Notebook, окружения и работать c ними.
Приглашаем специалиста, который сможет посещать офис в Москве или в Санкт-Петербурге или работать в комбинированном режиме. Ждём ваших откликов. Удачи!