Наша команда развивает технологии нейросетевых рекомендаций Discovery Platform — платформы, объединяющей рекомендации продуктов VK. Мы строим end-to-end решения: от обучения моделей и анализа поведения пользователей до проведения A/B-тестов и внедрения рекомендаций в продукты. Наша цель — создание доступных и удобных нейросетевых рекомендаций в VK.


Задачи

  • Улучшать качество трансформерных моделей и исследовать scaling-laws в продуктах компании VK
  • Разрабатывать трансформерные модели для объединения сразу нескольких продуктов VK в одной архитектуре
  • Улучшать нейросетевое ранжирование, исследовать производительность модели и оптимизировать ее для запуска в online
  • 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 и нейроранжирующие модели в продукты VK


Требования

  • Знание алгоритмов и структур данных
  • Практический опыт разработки на Java, Python или C++ / Rust
  • Опыт работы с DL (torch, triton, distributed-dl)
  • Опыт работы с технологиями обработки больших данных (Hadoop, Spark, YT и другое)


Будет плюсом

  • Умение оптимизировать kernel компоненты DL моделей
  • Знание вариационных ML методов(VAE, Counterfactual методы)
  • Знание RL: CEM, Q-learning, A2C, PPO, TRPO, Off-policy методы оценки и InverseRL
  • Курс FSDP из ШАД
  • Опыт работы с YTsaurus