Направление фильмов и сериалов в VK Видео отвечает за развитие одних из ключевых сценариев потребления: фильмы, сериалы, детский контент, ТВ-шоу и тематические подборки. Мы хотим сделать эти сценарии более удобными и персональными для пользователя: помогать находить хороший фильм на вечер, правильно выбирать следующую серию любимого сериала, продолжать просмотр с нужного места и получать релевантные рекомендации без дублей.

Мы ищем руководителя команды, которая будет заниматься end-to-end развитием киносериальных рекомендаций: анализировать пользовательское поведение, формулировать и проверять гипотезы, развивать матчинг и дедупликацию контента, обучать модели, обеспечивать стабильную работу рантайма, проводить A/B-эксперименты и развивать систему метрик.

Об одном из наших релизов можно прочитать здесь:

https://vk.company/ru/press/releases/12243/

Что предлагаем:

- Большой масштаб — десятки миллионов пользователей, высоконагруженный рантайм и большие данные

- Значимую продуктовую зону

— фильмы и сериалы являются одним из ключевых драйверов роста вовлечения и TVT

- Сильную техническую среду

— Discovery-платформа, ML-инфраструктура, Java, YTsaurus, быстрый цикл экспериментов

- Нетривиальные задачи — матчинг тайтлов, дедупликация копий, рекомендации сериалов, подборки, работа с плейлистами и кластерными сущностями

- Реальное влияние на продукт

— команда будет отвечать не только за модели, но и за качество пользовательских сценариев

Задачи

- Руководить командой ML-инженеров и бэкенд-разработчиков: нанимать, развивать людей и выстраивать процессы

- Быть техническим владельцем направления и отвечать за качество рекомендаций фильмов и сериалов

- Формировать цели команды и декомпозировать их в понятные, достижимые задачи

- Проводить A/B-эксперименты, анализировать метрики и пользовательское поведение

- Выстраивать эффективное взаимодействие с продуктом, аналитиками, бэкендом и смежными ML-командами

Требования

- Руководили ML-командой не менее двух лет

- Обладаете хорошими знаниями алгоритмов, структур данных и машинного обучения

- Имеете практический опыт разработки на Python, Java или C++

- Работали с ML-решениями в условиях высокой нагрузки

- Умеете работать с продуктовыми метриками, A/B-тестами и пользовательскими гипотезами

Будет плюсом

- Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами

- Имеете опыт работы с большими данными

- Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами

- Сталкивались с задачами матчинга или дедупликации