Мы любим свое дело и много работаем. Поэтому Okko — один из ведущих онлайн-кинотеатров в России.

Растём и развиваемся с 2011 года. Ежемесячно нас смотрят миллионы пользователей: на смартфонах, Smart TV и компьютерах. За всем этим стоит работа большой и сильной команды.

• 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.

Мы делаем рекомендательную систему, которая является одним из ключевых ML-сервисов в Okko. Простые задачи мы уже решили, остались интересные.

Задачи:

• исследование и реализация алгоритмов и практик машинного обучения в рекомендательных сценариях Okko;
• анализ исходных данных и результатов экспериментов с моделями.
  

У нас есть серваки с A100 (80GB) для обучения нейронок и данные сервиса с миллионнами пользователей

Что мы используем:

• Python, Pytorch, AirFLow, Feast, ClickHouse.
  

Мы предлагаем:

• 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);
• работа в сильной команде, состоящей из топовых аналитиков, аналитиков-разработчиков и инженеров;
• топовое оборудование и весь необходимый софт;
• официальное трудоустройство;
• ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки;
• льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта;
• бесплатная подписка на сервисы партнеров.
• насыщенная корпоративная жизнь.

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.