Senior, Machine Learning Research Scientist (Azar)

Знакомство с HYPERCONNECT AI

HYPERCONNECT AI — это организация, которая создает реальные бизнес-результаты посредством исследований в области машинного обучения. Мы переосмысливаем бизнес-задачи как задачи ML и концентрируемся на улучшении ключевых метрик продукта. Мы избегаем простого применения внешних решений, вместо этого мы самостоятельно продумываем постановку задачи и находим оптимальные решения. В результате наши исследования неизменно приводят к реальному бизнес-влиянию, а некоторые из наших достижений были представлены в отчетах для инвесторов материнской компании Match Group. В HYPERCONNECT AI исследования — это средство, а не цель; наша цель — очевидное бизнес-влияние.

Вот несколько примеров задач, которые мы решаем в HYPERCONNECT AI:

• Масштабирование рекомендательных моделей: Хотя законы масштабирования широко признаны в LLM, это не всегда применимо к рекомендательным моделям. Мы проводим исследования, направленные на создание архитектур, производительность которых улучшается вместе с ростом размера модели и данных. Мы работаем с большими моделями, включая LLM, но при этом проектируем модели с учетом практических ограничений, таких как инференс.
• Согласование рекомендательных моделей: Все задачи рекомендаций в конечном итоге сводятся к количественной оценке того, «насколько вырастет бизнес, если этому пользователю будет показан этот контент». Мы исследуем методы пост-обработки масштабируемых рекомендательных моделей с использованием обучения с подкреплением, причинно-следственного вывода, теории игр и других подходов для согласования с бизнес-целями.
• Автоматизация процессов модерации ML с использованием мультимодальных LLM: Мы проводим исследования по автоматизации и совершенствованию этапов разметки данных, улучшения моделей и оценки в рамках процессов Trust & Safety (модерации), охватывающих различные модальности, такие как изображения, звук и текст, с помощью LLM. Мы концентрируемся на том, чтобы LLM точно понимали внутренние данные и политики компании, а их решения были надежными на уровне внутренних экспертов.

Значимые результаты наших исследований иногда публикуются в виде статей или открытых исходных кодов. Мы не ставим целью публикацию статей, но если в процессе решения продуктовых задач возникают аспекты, которые не могут быть полностью объяснены существующими исследованиями, мы систематизируем их и оставляем в виде результатов исследований (см. [ссылку]). На сегодняшний день мы опубликовали около 20 внешних исследовательских работ.

Для решения бизнес-задач с помощью ИИ необходима также соответствующая инфраструктура для обучения моделей. В HYPERCONNECT AI мы создали и используем собственный кластер GPU для исследований, чтобы наши ML Research Scientists могли полноценно заниматься разработкой и экспериментами с моделями.

Описание вакансии ML Research Scientist

ML Research Scientist в HYPERCONNECT AI рассматривает и решает продуктовые задачи как исследовательские. Вы будете руководить всем процессом, начиная от определения проблемы, формулирования гипотез, выбора и проектирования моделей, проведения экспериментов и анализа результатов, с целью улучшения фактических продуктовых метрик. Вы не будете решать уже определенные задачи, а будете переопределять задачи с учетом данных и ограничений HYPERCONNECT. После широкого обзора различных доступных подходов и существующих исследований вы будете выбирать или разрабатывать новые решения, соответствующие ситуации. Ключевым моментом в этой роли является поиск значимых сигналов в продукте посредством итеративных экспериментов и проверок (см. [ссылку]).

В процессе исследований вы будете сотрудничать с различными специалистами, такими как PM и инженеры-программисты, но за направление исследований и ключевые решения вы несете ответственность самостоятельно. Мы считаем важным создание архитектур, которые со временем приносят все больший эффект, а не просто улучшение производительности отдельной модели. Инженерная поддержка данных/бэкенда осуществляется в сотрудничестве со специализированным отделом.

Requirements Опыт публикации статей в ведущих научных конференциях по AI/ML (NeurIPS, ICLR, ICML, CVPR, KDD и т.д.), включающих теоретический вклад. Опыт руководства исследовательской или инженерной командой или развития членов команды (включая опыт совместного первого автора или автора-корреспондента). Способность выявлять значимые инсайты в данных с использованием анализа причинно-следственных связей и других статистических методов, а также правильно применять их при принятии решений. Богатый опыт разработки за пределами области AI/ML, включая клиентов (Android, iOS) и бэкенд. Способность вести деловую переписку на английском языке для убеждения заинтересованных сторон.

Preferred Qualifications Опыт публикации статей в качестве основного автора в одной или нескольких ведущих научных конференциях по AI/ML (NeurIPS, ICLR, ICML, CVPR, KDD и т.д.). Опыт исследований в области рекомендательных систем, обучения с подкреплением, LLM и AI Agent. Опыт коммерциализации и итеративного улучшения ML-систем в сервисах, ориентированных на пользователей, с большим трафиком. Способность вести технические дискуссии с глобальными командами на английском языке.

Hiring Process Тип занятости: Полная занятость Процесс найма: Отбор резюме > Описание профессиональных навыков* > Звонок рекрутера > 1-й этап собеседования > 2-й этап собеседования > Окончательное одобрение (этапы могут быть изменены или добавлены по мере необходимости). *В процессе отбора резюме мы можем запросить ответы на вопросы, связанные с профессиональными навыками, для оценки соответствия должности. Документы для подачи заявки: Резюме (PDF) на русском или английском языке с подробным описанием опыта работы в произвольной форме.

Любая ложная информация в предоставленных документах или наличие препятствий для трудоустройства в соответствии с действующим законодательством может привести к отмене найма. При необходимости могут быть проведены дополнительные этапы отбора и проверка документов, выходящие за рамки предварительно объявленного процесса.

Лица, пользующиеся льготами в соответствии с законом о поддержке ветеранов войны, получают преимущество в соответствии с соответствующими правовыми нормами. Просим уведомить нас об этом при подаче заявки и предоставить подтверждающие документы при найме.

При подаче заявки на вакансию в Hyperconnect будет применяться настоящая Политика обработки персональных данных: