Сейчас мы ищем middle- или senior-разработчика, которому предстоит работать над одним из приведенных ниже этих направлений. Нужно будет задействовать полный стек технологий: BigData, ML, Backend, аналитику.

Задачи

Примеры задач, с которыми наша команда сталкивается ежедневно

Рекомендательные системы :

• какие авторы будут интересны пользователю и как найти для создателей контента новую аудиторию;
• как факторизовать разрежённую матрицу с миллиардами значений;
• как провести кластеризацию и классификацию пользователей и авторов по интересам;
• как рекомендовать друзей на основе анализа гигантского социального графа и других данных о пользователе;
• как кластеризовать вершины в графах, если их там сотни миллионов;
• как обеспечить новизну и разнообразие рекомендаций.

• 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.

Требования

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.

• 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.