Описание
Оператор Газпром ИД (ГИД) - динамично развивающаяся высокотехнологичная компания в составе Группы компаний Газпром. Мы создаем доступные ИТ-решения, формируем цифровое будущее и меняем подходы к трансформации, объединяя команду профессионалов. На данный момент мы находимся в поиске Senior Machine Learning Engineer / RecSys на время декретного отпуска основного сотрудника.
Задачи
•Разрабатывать и запускать в production ML- и RecSys-решения для персонализации видеоплатформы RUTUBE: разработка кандидатных и ранжирующих моделей; контентных/коллаборативных/трансформерных и других SOTA решений rec sys; вывод моделей в high-load production и A/B-тестирование
•Разрабатывать рекомендательные модели для ленты, главной страницы, похожих видео и персональных подборок: retrieval, ranking, reranking, cold start, diversity/novelty
•Строить transformer-based модели для RecSys: sequence/session modeling, next-item prediction, attention-модели по событиям просмотров, кликов, поиска и подписок
•Работать с большими данными: пользовательские события, метаданные видео, признаки контента, эмбеддинги, контекстные и поведенческие признаки
•Доводить модели до production: обучение, batch/online inference, мониторинг качества, переобучение, контроль latency и деградации моделей
•Проводить offline-оценку и A/B-тесты, связывать ML-качество с продуктовыми метриками: CTR, watch time, retention, глубина просмотра
•Взаимодействовать с backend, data engineering, аналитиками и продуктом; участвовать в ревью решений и развитии ML/RecSys-практик команды
Требования
•Опыт в ML/DS/MLE от 4-5 лет, из них от 2 лет - вывод ML-моделей в production
•Практический опыт в рекомендательных системах, разработке трансформерных моделей, ранжировании, персонализации или поисковых ML-задачах
•Высшее техническое, математическое или естественно-научное образование; сильный практический опыт может компенсировать непрофильное образование
•Python, SQL, Git; умение писать production-ready код, тесты и поддерживаемые ML-пайплайны
•PyTorch; практический опыт разработки transformer-моделей, embeddings, attention/sequence-моделей
•Глубокий опыт в RecSys: candidate generation, ranking, learning-to-rank, retrieval/reranking, метрики рекомендаций и персонализации
•Классический ML; продвинутый feature engineering и валидация моделей
•Опыт с большими данными и хранилищами: ClickHouse, PostgreSQL/Greenplum, Spark/Hadoop или аналоги
•MLOps и production: Docker, Airflow/MLflow/Kubeflow или аналоги
Будет плюсом
•Kubernetes, feature store и CI/CD
•Опыт в видео, media, streaming, social, search или highload-продуктах
•Vector search и ANN: FAISS, HNSW, Milvus, Qdrant или аналоги
•Мультимодальные модели для видео, текста, изображений, аудио и субтитров
•Оптимизация инференса: ONNX, TorchScript, TensorRT, quantization
•Техническое лидерство, менторинг и развитие RecSys/ML-инфраструктуры
Условия
•ДМС со стоматологией и госпитализацией
•Доплата до месячного заработка при больничном до 15 рабочих дней в году
•Врач в офисе
•Материальная помощь в важных жизненных ситуациях
•Скидки на курсы от ведущих образовательных онлайн-платформ
•Внутренний сервис курсов и вебинаров
•Корпоративная подписка Газпром Бонус для своих
•Выгодные условия по кредитованию и вкладам
•Льготные условия по страховым и пенсионным программам
•Выгодные тарифы на фитнес World Class
•Скидки на ведущие спортивные онлайн-платформы
