Machine Learning Engineer (Intern)

Описание роли

На позиции Machine Learning Engineer Intern в команде рекомендаций клипов VK вы будете участвовать в полном цикле разработки и внедрения машинного обучения для персонализации видеоконтента и повышения вовлечённости пользователей. Ваши ключевые задачи:
* Обучение и оптимизация моделей ранжирования (gradient boosting, глубокие нейронные сети), обработка табличных и сложноструктурированных данных.
* Проектирование и написание высокопроизводительного кода на Java для рабочих механик в высоконагруженном рантайме, где каждая миллисекунда критична.
* Проведение и анализ A/B-экспериментов: постановка гипотез, сбор метрик, визуализация результатов и принятие решений на основе статистического анализа.
* Исследование гибридных подходов: сочетание ML-моделей с эвристическими алгоритмами и эмбеддингами для повышения качества рекомендаций.
* Разработка документации, создание отчётов и демонстраций результатов исследований для смежных команд.

Уникальность вакансии

Стажировка в VK предлагает редкую возможность погрузиться в реальные проекты с миллионами активных пользователей и получить глубокий опыт работы с передовыми решениями AI. Вы получите:
* Гибридный формат работы: удалённый режим плюс посещение современного офиса VK в центре Москвы.
* Доступ к большим данным и продвинутым инструментам машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, специализированные библиотеки для эмбеддингов).
* Менторскую поддержку опытных ML-инженеров и Data Scientists, участие в внутренних хакатонах.
* Влияние на развитие продукта: результаты ваших экспериментов сразу попадут в продакшен и дадут ощутимый эффект.
* Возможность продолжить работу в VK на постоянной основе после успешного завершения стажировки.

О компании

VK — крупнейшая социальная платформа в России с более чем 100 млн активных пользователей. Мы создаём продукты для общения, развлечений и контента: «Клипы», «Новости», «Музыка» и другие. Команда ML-инженеров в VK развивается внутри AI-лаборатории, где внедряются инновационные алгоритмы для улучшения пользовательского опыта. Для стажёров доступны обучающие программы, внутренние курсы и регулярные технические митапы. В рамках стажировки вы погрузитесь в Agile-окружение, научитесь анализировать большие данные и предложите решения, которые сформируют будущее рекомендаций в социальных сетях.