Описание
VK развивает технологии искусственного интеллекта для своих продуктов, создаёт систему рекомендаций и поиска контента. Команда Core-ML разрабатывает технологии машинного обучения, трансформерные модели и сквозное ранжирование для сервисов VK.
Задачи
•Улучшать качество трансформерных моделей и исследовать scaling laws в продуктах VK
•Разрабатывать трансформерные модели для объединения нескольких продуктов VK в одной архитектуре
•Исследовать вариационные модели ранжирования для предсказания вероятностных распределений пользователей в сервисах
•Анализировать поведение пользователей и потребление контента, выдвигать и проверять гипотезы, проводить A/B-тесты
•Внедрять трансформерные модели и модели нейронного ранжирования в продукты VK
Требования
•Знать алгоритмы и структуры данных
•Иметь учебный опыт разработки на Python, C++ или Rust
•Иметь учебный опыт разработки моделей глубокого обучения на Torch
•Пройти академический курс по вариационному машинному обучению, включая байесовские методы и VAE
•Знать теорию академического курса по обучению с подкреплением, например курса ШАДа
•Быть проактивным, открытым и самостоятельным
Будет плюсом:
•Умение оптимизировать компоненты ядра моделей глубокого обучения
•Прохождение курса FSDP из ШАДа
Условия
•Стажировка проходит с сентября 2026 по февраль 2027
•Занятость — от 30 часов в неделю
•Работа с ведущими экспертами IT-индустрии
•Масштабные проекты и задачи; более 200 технологичных продуктов VK используют свыше 95% аудитории рунета
•Предоставляют специализированные устройства и дополнительные мониторы
•Проводят митапы, конференции, семинары и тренинги
•В офисе есть фреш-бар с овощами и фруктами; можно вступить в спортивную команду, компенсируют затраты на питание
•Проводят мастер-классы, тимбилдинги и другие командные мероприятия, включая VK Fest
•Офис в Москве, в пяти минутах от метро
