Мы делаем рекомендательную систему, которая является одним из ключевых ML-сервисов в Okko. Простые задачи мы уже решили, остались интересные.
Обязанности:
У нас есть серваки с A100 (80GB) для обучения нейронок и данные сервиса с миллионнами пользователей
Требования:
хорошие аналитические навыки, понимание базовых алгоритмов и структур данных;
хорошее знание Python и базовых библиотек для работы с данными (numpy, pandas);
хорошее знание классических ML Алгоритмов (линейнные модели, градиентный бустинг);
понимание метрик оценки качества в задачах классификации, регрессии, ранжирования;
понимание этапов разработки модели от подготовки данных до тестирования в продакшн системе;
понимание того, как работают современные нейронные сети;
понимание принципов свёрточных нейросетей и трансформеров на уровне самостоятельного использования;
способность оформлять и презентовать результаты своей работы.
Будет плюсом:
опыт работы в RecSys и IR доменах;
опыт работы в NLP, VIsion, ASR, TTS;
вы хорошо ориентируетесь в SOTA практиках и регулярно самостоятельно читаете статьи;
опыт работы с RL алгоритмами;
понимание особенности обучения моделей на GPU;
опыт распределённого обучения трансформеров;
понимание специфики обучения LLM;
опыт работы со Spark.
Что мы используем:
Python, Pytorch, AirFLow, Feast, ClickHouse.
Условия:
у нас есть выделенная команда DWH и команда аналитиков, которые помогают в сборе данных, поиске зон роста и запуске A/B экспериментов, а также команда разработки и DevOps/MLOps, которые помогают в вопросах инфраструктуры деплое моделей;
у нас есть Ридинг группы с разбором статей, внутренние курсы с обучением по разным топикам (RL, ReсSys, Практическая аналитика);
