Senior Machine Learning Engineer / RecSys

Что предстоит делать

Оператор Газпром ИД (ГИД) - динамично развивающаяся высокотехнологичная компания в составе Группы компаний Газпром. Мы создаем доступные ИТ-решения, формируем цифровое будущее и пеняем подходы к трансформации, объединяя команду профессионалов. На данный момент мы находимся в поиске Senior Machine Learning Engineer / RecSys на время декретного отпуска основного сотрудника.

• Разрабатывать и запускать в production ML- и RecSys-решения для персонализации видеоплатформы RUTUBE: разработка кандидатных и ранжирующих моделей; контентных/коллаборативных/трансформерных и других SOTA решений rec sys; вывод моделей в high-load production и A/В-тестирование
• Разрабатывать рекомендательные модели для ленты, главной страницы, похожих видео и персональных подборок: retrieval, ranking, reranking, cold start, diversity/novelty.
• Строить transformer-based модели для RecSys: sequence/session modeling, next-item prediction, attention-модели по событиям просмотров, кликов, поиска и подписок.
• Работать с большими данными: пользовательские события, метаданные видео, признаки контента, эмбеддинги, контекстные и поведенческие признаки.
• Доводить модели до production: обучение, batch/online inference, мониторинг качества, переобучение, контроль latency и деградации моделей.
• Проводить offline-оценку и A/B-тесты, связывать ML-качество с продуктовыми метриками: CTR, watch time, retention, глубина просмотра.
• Взаимодействовать с backend, data engineering, аналитиками и продуктом; участвовать в ревью решений и развитии ML/RecSys-практик команды.
• Что для нас важно:
• Опыт в ML/DS/MLE от 4-5 лет, из них от 2 лет - вывод ML-моделей в production.
• Практический опыт в рекомендательных системах, разработке трансформерных моделей, ранжировании, персонализации или поисковых ML-задачах.
• Высшее техническое, математическое или естественно-научное образование; сильный практический опыт может компенсировать непрофильное образование.
• Python, SQL, Git; умение писать production-ready код, тесты и поддерживаемые ML-пайплайны.
• PyTorch; практический опыт разработки transformer-моделей, embeddings, attention/sequence-моделей.
• 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; Kubernetes, feature store и CI/CD будут плюсом.
• Будет плюсом:
• 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: ONNX, TorchScript, TensorRT, quantization.
• Техническое лидерство, менторинг и развитие RecSys/ML-инфраструктуры.

Что предлагаем