Middle+ / Senior DL Engineer (RecSys, NLP) в Wildberries
250-350к/мес net для middle+
350-500к/мес net для senior
Ищу к себе в команду RecSys R&D Lab еще пару сильных людей 💪
Что за команда?
Новый отдел Recsys R&D Lab, направленный на тестирование необычных гипотез в рекомендациях и свежий взгляд на текущую систему. Фокус у нас на создании решения для продакшена, а не написание статей. Стремимся не только увеличить выручку в моменте, но и удовлетворенность пользоватеоей (читай, ретеншен и частотность)
Мы занимаемся полным циклом моделей: от идеи и данных, до самой модели и выкатки ее в продакшен. Нет, C++ знать не нужно, но airflow джобы писать придется)
Что ожидаю от кандидата
- Глубокое понимание блоков нейросетей: BatchNorm / LayerNorm, Dropout, Attention и тд
- Опыт работы с эмбеддингами товаров/пользователей: от простых (word2vec, ALS) до более сложных (BERT, Е5, CLIP)
- Готовность глубоко погружаться в бизнес-задачи (Как сделать рекомендации разнообразнее? Как повысить средний чек?) и переводить их в ML термины (loss, метрики, трюки в архитектуре)
- 2+ года опыта в обучении/файнтюне RecSys/NLP моделей, для Senior - 3+ года
Note: Если вы не из мира RecSys, но хорошо разбираетесь в NLP -- приходите пообщаться!) Обычно переход таких людей в RecSys достаточно прост
Не обязательно, но будет плюсом
- Понимание специфических моделей для рекомендаций: SASRec / BERT4Rec, EASE, LightGCN, RecVAE
- Опыт ускорения обучения и инференса нейросетей: DeepSpeed, multi-gpu обучение, mixed precision training, квантизация эмбеддингов
- Опыт обучения трансформеров с нуля, metric learning, графовых нейросетях, RL
Наш стек: GreenPlum / Hadoop, Python (pytorch, nltk, opencv), gitlab, airflow
Мощности: Для экспериментов используем рисерч кластер. На одну машину можно взять 384 gb RAM и до 4шт A100
Можно отправить резюме напрямую мне в личку @Ivan_maksimov 🧠
250-350к/мес net для middle+
350-500к/мес net для senior
Ищу к себе в команду RecSys R&D Lab еще пару сильных людей 💪
Что за команда?
Новый отдел Recsys R&D Lab, направленный на тестирование необычных гипотез в рекомендациях и свежий взгляд на текущую систему. Фокус у нас на создании решения для продакшена, а не написание статей. Стремимся не только увеличить выручку в моменте, но и удовлетворенность пользоватеоей (читай, ретеншен и частотность)
Мы занимаемся полным циклом моделей: от идеи и данных, до самой модели и выкатки ее в продакшен. Нет, C++ знать не нужно, но airflow джобы писать придется)
Что ожидаю от кандидата
- Глубокое понимание блоков нейросетей: BatchNorm / LayerNorm, Dropout, Attention и тд
- Опыт работы с эмбеддингами товаров/пользователей: от простых (word2vec, ALS) до более сложных (BERT, Е5, CLIP)
- Готовность глубоко погружаться в бизнес-задачи (Как сделать рекомендации разнообразнее? Как повысить средний чек?) и переводить их в ML термины (loss, метрики, трюки в архитектуре)
- 2+ года опыта в обучении/файнтюне RecSys/NLP моделей, для Senior - 3+ года
Note: Если вы не из мира RecSys, но хорошо разбираетесь в NLP -- приходите пообщаться!) Обычно переход таких людей в RecSys достаточно прост
Не обязательно, но будет плюсом
- Понимание специфических моделей для рекомендаций: SASRec / BERT4Rec, EASE, LightGCN, RecVAE
- Опыт ускорения обучения и инференса нейросетей: DeepSpeed, multi-gpu обучение, mixed precision training, квантизация эмбеддингов
- Опыт обучения трансформеров с нуля, metric learning, графовых нейросетях, RL
Наш стек: GreenPlum / Hadoop, Python (pytorch, nltk, opencv), gitlab, airflow
Мощности: Для экспериментов используем рисерч кластер. На одну машину можно взять 384 gb RAM и до 4шт A100
Можно отправить резюме напрямую мне в личку @Ivan_maksimov 🧠