Локация
Москва; доступны удалённый и гибридный форматы работы
Компания
Оператор Газпром ИД входит в Группу компаний Газпром и создаёт ИТ-решения, включая цифровые продукты для видеоплатформы RUTUBE.
Что делать
•Разрабатывать и запускать в production ML- и RecSys-решения для персонализации видеоплатформы RUTUBE, включая кандидатные и ранжирующие модели.
•Создавать рекомендательные модели для ленты, главной страницы, похожих видео и персональных подборок: retrieval, ranking, reranking, cold start, diversity и novelty.
•Строить transformer-based sequence/session-модели и next-item prediction на событиях просмотров, кликов, поиска и подписок.
•Работать с пользовательскими событиями, метаданными видео, контентными, контекстными и поведенческими признаками, эмбеддингами и большими данными.
•Доводить модели до production: обучение, batch/online inference, мониторинг, переобучение, контроль latency и деградации.
•Проводить offline-оценку и A/B-тесты, связывать ML-качество с CTR, watch time, retention и глубиной просмотра; взаимодействовать с backend, data engineering, аналитиками и продуктом.
Требования
•4–5+ лет опыта в ML/DS/MLE, включая 2+ года вывода ML-моделей в production.
•Практический опыт в рекомендательных системах, трансформерных моделях, ранжировании, персонализации или поисковых ML-задачах.
•Высшее техническое, математическое или естественно-научное образование; сильный практический опыт может компенсировать непрофильное образование.
•Python, SQL и Git; умение писать production-ready код, тесты и поддерживаемые ML-пайплайны.
•PyTorch, transformer-модели, embeddings, attention- и sequence-модели.
•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.
Хорошо, если есть
•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 с ONNX, TorchScript, TensorRT и quantization.
•Техническое лидерство, менторинг и развитие RecSys/ML-инфраструктуры.
Культура и преимущества
•ДМС со стоматологией и госпитализацией, врач в офисе и материальная помощь в важных жизненных ситуациях.
•Доплата до месячного заработка при больничном до 15 рабочих дней в году.
•Скидки на курсы, внутренний сервис курсов и вебинаров.
•Корпоративная подписка Газпром Бонус, выгодные условия по кредитованию и вкладам, льготные страховые и пенсионные программы.
•Выгодные тарифы на фитнес World Class и скидки на спортивные онлайн-платформы.
