Одноклассники ищут героев!

Мы верим, что искренние эмоции и современные технологии можно соединить в единое целое – в сервис, который помогает общаться миллионам людей во всем мире.
Хочу у вас работать

объединяем
людей с 2006

Работа в Одноклассниках предполагает свободу: здесь каждый может получить возможность улучшить продукт и проявить инициативу. Мы всегда рады людям, которые разделяют наши ценности и приносят новые идеи и опыт в команду. Присоединяйтесь!

Мы предлагаем

Люди — это главная ценность Одноклассников. Работая у нас, вы получаете комфортные условия и уникальный опыт разработки.

Задачи

Амбициозные и сложные задачи, которые регулярно возникают в одной из крупнейших социальных сетей мира

Зарплата

Уровень оплаты труда международной компании

Страховка

Мы обеспечиваем всем необходимым для продуктивной работы и здорового образа жизни

Обучение

Оплачиваемые курсы, тренинги, стажировки и зарубежные конференции

Оборудование

Современная инфраструктура для создания вдохновляющих технологий

Спортзал

Возможность заниматься спортом прямо в офисе

Что мы ценим в работе

В основе ценностей Одноклассников лежит желание раскрыть потенциал каждого сотрудника. Так мы создаем команду самой дружелюбной социальной сети.

Свобода

Гибкий график рабочего дня и комфортный офис

Баланс

Атмосфера стартапа, подкреплённая возможностями крупной компании: можно предложить любую идею и реализовать её

Качество

Мы следим за качеством кода, используем современные гайдлайны и много тестируем

Бизнес-процессы

Мы создаем сервисы для пользователей и бизнеса, помогаем им общаться и чувствовать себя комфортно

Развитие

Для нас важен энтузиазм сотрудников и желание изучать новое даже спустя годы работы

Инновации

Мы внедряем сложные и наиболее передовые технологии в социальную сеть

Наши публикации

Мы открыты для нового и всегда с удовольствием делимся собственным опытом.

Разбор статей конференции RecSys 2020

ML команда Одноклассников подготовила разборы работ коллег из Google, Microsoft, Tencent и др. представленных на прошедшей этой осенью конференции по рекомендательным системам RecSys 2020. Спектр вопросов поднимаемых в понравившихся нам статьях включает в себя как разборы новых алгоритмов рекомендаций, так и подходы к уточнению оценки старых. Вдобавок к этому мы рассмотрим очередной вариант решения задачи multi-task learning, замолвим слово о causal inference в разрезе рекомендеров, а также коснемся темы того, почему пользователи оказываются в “пузырях рекомендаций”.

Как я перестал бояться и научился любить нейронные сети

Я расскажу, почему построил рекомендер на основе нейронной сети. После прочтения статьи у вас не останется причин не сделать также в вашем сервисе.

Уязвимости в реализации межпроцессного взаимодействия в Android-приложениях

Последние 6 лет я работаю экспертом по информационной безопасности в Одноклассниках и отвечаю за безопасность приложений. Мой доклад сегодня — о механизмах межпроцессного взаимодействия в Android и уязвимостях, связанных с их неверным использованием.

«Восстание машин» часть 1: continuous delivery для базовых Docker образов

Более 3-х лет назад мы запустили внутреннее облако one-cloud. Сейчас под его управлением находятся тысячи серверов в 4 дата-центрах, сотни сервисов и более десятка тысяч контейнеров.

Графовые рекомендации групп в Одноклассниках

Графовые рекомендательные системы показывают state of the art результаты, но про них редко пишут и еще реже используют в продакшене. В этой статье мы расскажем про опыт Одноклассников в применении графового подхода для задачи рекомендации групп, разберем причем тут нейросети и что делать, если не все рекомендации одинаково полезны для пользователей и портала.