Machine Learning Engineer

Описание роли

В роли Machine Learning Engineer вы будете создавать и оптимизировать рекомендательные модели для таких продуктов VK, как RuStore, игровые сервисы и мини-приложения. Ваша основная задача — перенос и модернизация перезрелых оффлайн-систем на современную платформу EКП, а также проектирование end-to-end ML-конвейеров. Вы будете отвечать за сбор и предобработку больших объёмов данных, построение масштабируемых пайплайнов, проведение экспериментов и анализ их результатов для повышения качества рекомендаций и увеличения вовлечённости пользователей.
Ваши ключевые задачи:
• Разработка и оптимизация ML-моделей рекомендаций для RuStore, игр и мини-приложений;
• Миграция существующих оффлайн-сервисов в real-time среду на базе EКП;
• Проектирование и оптимизация ETL- и streaming-пайплайнов для работы с Hadoop и Spark;
• Проведение A/B-экспериментов, статистический анализ результатов, выработка рекомендаций по улучшению моделей;
• Генерация и тестирование гипотез для повышения качества рекомендаций, интеграция успешных решений в продуктовые интерфейсы;
• Взаимодействие с кросс-функциональными командами (продукт, аналитика, девопс) для достижения общих бизнес-целей.

Уникальность вакансии

Позиция в VK позволит вам работать с реальными сервисами масштабом в миллионы пользователей: вы будете управлять потоками данных и влиять на рекомендации, которыми пользуются сотни тысяч активных клиентов. Гибридный формат обеспечивает баланс между офисными встречами и удалённой работой, а внутренние сообщества ML-инженеров поддержат обмен знаниями и совместные проекты. Вы получите свободу выбора инструментов, участвуете в конференциях и создаёте решения, влияющие на коммерческие метрики и пользовательский опыт.

О компании VK

VK — лидер на рынке социальных и цифровых сервисов в России и СНГ. Компания развивает экосистему приложений: от социальной сети до маркетплейса и игровых платформ. В числе приоритетов VK — внедрение передовых технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения пользовательского опыта. Сотрудники отмечают открытость в принятии решений, масштабные хакатоны и поддержку профессионального роста.