Кинопоиск — один из крупнейших онлайн-кинотеатров в России.

Наша команда рекомендаций создаёт ML‑алгоритмы для подбора контента, который действительно интересен пользователям. Так мы реализуем сценарии Discovery и делаем сервис удобнее: люди чаще заходят на Кинопоиск и больше с ним взаимодействуют. Для этого мы тестируем и внедряем новые ML‑решения, а также помогаем развивать продукт.

Какие задачи вас ждут

Выдвижение гипотез и проведение A/B‑экспериментов Вы будете предлагать новые гипотезы и тестировать их — чтобы с помощью ML‑моделей и продуктовой логики радовать зрителей, помогая им находить на Кинопоиске самые интересные сериалы и фильмы.

Разработка и развитие ML‑технологий Вам предстоит собирать и готовить данные, выбирать ML‑подходы для решения продуктовых задач, а также формулировать метрики качества — чтобы оценивать модели в офлайне и в ходе A/B‑тестов.

Написание продакшен‑кода на Java Наш runtime‑сервис выдачи рекомендаций написан на Java. На этапе внедрения вам нужно будет писать надёжный и эффективный продакшен‑код. Наши сервисы уже достаточно зрелые — это позволяет реализовывать сложные сценарии.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждём, что вы

• Понимаете принципы классического и глубинного ML, применяли их на практике
• Готовили и обрабатывали табличные данные (с использованием SQL‑подобных подходов)
• Знаете основы математической статистики
• Способны самостоятельно проводить исследования — от постановки задачи до презентации результатов
• Готовы к полному циклу внедрения ML‑решений: от обработки данных до внедрения в продакшен и поддержки сервиса с ML‑моделью
• Хотите улучшать продукт