ML-разработчик в рекламный продукт Дзена

Any city, remote workMachine learningZenSpecialist
Яндекс.Дзен — рекомендательный сервис и блог-платформа с ежедневной аудиторией более 18 миллионов уникальных пользователей. Помимо огромной аудитории, Дзен — это большой, быстрорастущий и прибыльный бизнес: годовая выручка Дзена составляет значимую долю группы компаний «Яндекс» и продолжает расти быстрыми темпами.
Важный элемент монетизации Дзена — рекламный продукт Дзен.Промо.
Ключевая цель нашего продукта — создание спроса для пользователей и привлечение аудитории для клиентов через полноценный интересный контент: Дзен.Промо взаимодействует с пользователями не через баннеры, а через полноценный контент (статьи, видео), который как представляет интерес для аудитории (и персонально ранжируется алгоритмами Дзена с учетом как CPM, так и релевантности юзеру), так и приносит реальные конверсии нашим клиентам.
В команду разработки Дзен.Промо мы ищем ML-инженеров. Вам предстоит сопровождать ранжирование и рантайм сервиса ранжирования раздачи рекламы для пользователя.

Что нужно делать:

  1. С нуля делать ранжирование видеорекламы:
    • создавать модели для предсказания CPM видео для аукциона;
    • внедрять продукт на основные поверхности Дзена;
    • поддерживать стратегии рекламных кампаний и бизнес-логику со стороны ML и рантайма.
  2. Повышать базовое качество ранжирования:
    • внедрять state-of-the-art модели рекомендаций;
    • улучшать предварительный отбор кандидатов с учетом релевантности и CPM;
    • работать над скалиброванностью модели в RTB-аукционе.
  3. Поддерживать бизнес-логику и работоспособность рантайма сервиса раздачи рекламы с пиковой нагрузкой более 12 тыс. RPS.
  4. Внедрять новые таргеты по более редким событиям в обучение, находить прокси-метрики для очень редких, но очень ценных событий.

Мы ждем, что вы:

  • знаете алгоритмы и структуры данных;
  • умеете применять их и писать чистый и эффективный код;
  • владеете Java, C, C++ или Python, разрабатывали на одном из этих языков;
  • понимаете базовые принципы и методы машинного обучения.

Будет плюсом, если вы:

  • работали с высоконагруженными или рекомендательными системами;
  • умеете работать с большими объемами данных в MapReduce-среде.