Найти похожее

Рекомендательные системы — один из ключевых механизмов, на которых держатся современные продукты. Они помогают пользователям находить контент, товары и сервисы, а бизнесу — повышать вовлеченность и качество пользовательского опыта. Вместе с Владимиром Байкаловым, ведущим исследователем AI VK, разбираем главные тренды в рекомендациях и последние значимые работы. 🔗Список статей Масштабирование 🟣Действия говорят громче слов: последовательные преобразователи с триллионом параметров для генеративных рекомендаций 🟣Масштабирование трансформеров для рекомендательных систем до одного миллиарда параметров 🟣LLaTTE: законы масштабирования для многоэтапного моделирования последовательностей в крупномасштабных рекламных рекомендательных системах Lifelong Recommendations 🟣TransAct V2: моделирование последовательностей действий пользователя на протяжении всей жизни в рекомендациях Pinterest 🟣TWIN V2: расширение моделирования ультра‑длинных последовательностей поведения пользователя для улучшения CTR‑предсказания в Kuaishou 🟣LONGER: повышение эффективности моделирования длинных последовательностей в промышленных рекомендательных системах 🟣Укрощение ультра-длинных последовательностей пользовательского поведения в генеративных рекомендациях на уровне сессий Generative Retrieval 🟣Память трансформера как дифференцируемый поисковый индекс 🟣Рекомендательные системы с генеративным поиском 🟣Sparse Meets Dense: унифицированные генеративные рекомендации с каскадными разреженно-плотными представлениями Semantic IDs 🟣Повышение стабильности эмбеддингов в рекомендательных системах с помощью Semantic ID 🟣ActionPiece: контекстная токенизация последовательностей действий для генеративных рекомендаций 🟣Обучаемая токенизация объектов для генеративных рекомендаций 🟣Semantic ID переменной длины для рекомендательных систем End to End Рекомендации 🟣OneRec: объединение retrieval и ranking в генеративной рекомендательной модели с итеративным выравниванием предпочтений 🟣OxygenREC: генеративный фреймворк, следующий инструкциям, для рекомендаций в электронной коммерции 🟣EGA: унифицированный end-to-end генеративный фреймворк для промышленных рекламных систем LLMxRecSys 🟣PLUM: адаптация предварительно обученных языковых моделей для генеративных рекомендаций промышленного масштаба 🟣OneRec‑Think: рассуждение в тексте для генеративной рекомендации 🟣ReaSeq: использование мировых знаний через рассуждение для последовательного моделирования #aivk#recsys

✔️ VK запускает RecSys Challenge — соревнование по рекомендательным системам Команда AI VK открыла регистрацию на VK RecSys Challenge — масштабное соревнование по созданию алгоритмов рекомендаций. В этом году командам и участникам предстоит решить одну из самых сложных задач индустрии — cold start. 🧠 В прошлом году более 1000+ участников решали задачу по предсказанию явного фидбэка (лайков/дизлайков) клипов, а в этом челендж посложнее. Обычно рекомендательные системы анализируют поведение пользователя и предлагают контент на основе прошлых взаимодействий. Здесь задача зеркальна: нужно предсказать, кому понравится новый клип, которого еще никто не видел. Участникам предстоит работать с реальными данными свежего датасета VK-LSVD, включающего 40 млрд обезличенных взаимодействий с 20 млн коротких видео. Принять участие могут команды до 4 человек или индивидуально, а призовой фонд составит 2,5 млн рублей. @ai_machinelearning_big_data #news#ml#recsys#vkdataset#coldstart#machinelearning

ML engineer Team Lead #vacancy#вакансия#remote#удаленно#MLTeam Lead #NLP#RecSys#fulltime Role: ML Team Lead Company: http://Whisk.com Location: Remote Compensation: from 8k usd monthly About us: Whisk is the thriving cooking community available on iOS/Android, Web and Samsung hardware (Whisk was acquired by Samsung in 2019). Today we reach millions of users across many markets and languages. Our stack: Python, PyTorch, CatBoost, Pytorch Lightning, Transformers, Nvidia Triton, ClickHouse, Mongo, MySQL, Elasticsearch, MLFlow, DVC, KubeFlow, Kubernetes, GCP Required Qualifications: • 6+ years working in a software/machine learning engineering role with NLP and/or RecSys technologies. • Strong machine learning background, and experience in building and productionizing machine learning models. • Experience leading a team of machine learning engineers and managing project roadmap with data, product, and other engineering teams. • A history of mentoring other machine learning engineers, if not being a direct manager and scaling a team successfully. • Strong communication skills and the ability to lead and work with others in a closely collaborative team environment. • Strong leadership, problem-solving, and relationship-building skills. • Working proficiency in English. Type of Work: Contract-based (Long-term project), full-time (40 hours per week), 100% remotely. If you interested in this opportunity you can text me in telegram @polina_whisk. ❗️Please note that currently we only can hire people who located outside of Russia or Belarus.

#vacancy#fulltime#hybrid#moscow #headofdatascience#datascience#RecSys Head of Data Science (RecSys) Мы ищем опытного Head of Data Science, специализирующегося на Dating/Video сервисах. Если у вас есть экспертиза в создании рекомендательных систем для видеоконтента и вы готовы возглавить весь цикл разработки, мы будем рады рассмотреть вашу кандидатуру. Чем предстоит заниматься: - Отвечать за весь процесс разработки рекомендательных систем для видеосервисов. - Разрабатывать, обучать и внедрять модели машинного обучения. - Оценивать эффективность моделей и находить пути для их улучшения. - Развивать и поддерживать автоматизированные процессы обучения и прогнозирования. - Интегрировать модели в рабочие системы (через API, ETL-процессы). - Тесно взаимодействовать с командами аналитики, инженерами данных и бизнес-менеджерами. - Выявлять скрытые закономерности и тренды в данных для повышения качества рекомендаций. Требования: - Опыт работы от 3 лет в сфере video/streaming. - Успешный опыт разработки рекомендательных систем для видеоплатформ и таргетирования видеоконтента. - Опыт взаимодействия с бизнесом для сбора и формализации требований. - Уверенное владение SQL. - Отличное знание Python и библиотек для анализа данных (pandas, scikit-learn, xgboost). - Глубокое понимание основ теории вероятностей, математической статистики и машинного обучения. Мы предлагаем: - Трудоустройство по ИП РФ. - Конкурентную заработную плату от 450.000 до 600.000 р - Гибридный формат работы в Москве. Резюме направлять: @sourserXP

#vacancy #вакансия#ml#engineer#ds#pytorch#tensorflow#recsys#highload ⭐️Компания: Wisebits 🔥Позиция: Senior ML Engineer / Data Scientist (Search & Recommendations) 🏢Формат работы: full time, удаленно/relocate 💰 Зарплата: от 4500 euro net (обсуждаемо) Wisebits — международный IT-холдинг с сильной технической командой! Наш ключевой продукт — высоконагруженный видеохостинг, которым ежедневно пользуются миллионы людей по всему миру. Более чем за 15 лет на рынке мы сформировали профессиональную команду, где ценятся вовлечённость и инициативность. Если хочешь работать с high-load продуктом и иметь возможность влиять на его развитие — присоединяйся к нам! ❇️Чем предстоит заниматься: • Разрабатывать рекомендательные системы: user-item, item-item, кросс-платформенные рекомендации; • Исследовать и внедрять стратегии exploration-exploitation; • Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов; • Строить text-to-video поиск: семантический поиск, embedding-модели, ранжирование; • Адаптировать и оптимизировать модели под высокую нагрузку — десятки тысяч RPS. ❇️Что мы ожидаем от тебя: • Опыт работы с рекомендательными системами, поиском или смежными задачами от 2 лет; • Уверенные знания Python и ML-фреймворков (PyTorch, LightGBM и др.); • Опыт внедрения моделей в продакшн; • Понимание принципов оффлайн- и онлайн-оценки моделей. ❇️Что мы предлагаем: • Работа над ML-продуктом с миллионами пользователей и живыми метриками; • Команда сильных инженеров, с которыми интересно дискутировать, совместно размышлять и запускать новые проекты и фичи; • Простая структура — минимум бюрократии, максимум ответственности; • Стабильная зарплата, ежегодный рейз и премии. • Бонусы: медстраховка, налоговая компенсация, обучение, техника, курсы языков; • Релокация на Кипр: визовая поддержка, оплата переезда, билеты и первый месяц жилья; • Гибкий график, комфортная атмосфера и поддержка команды. ❇️Наш стек: Языки и библиотеки: Python, PyTorch, LightGBM, Numpy, Pandas, Polars, CuDF, CuPy Инфраструктура и деплой: Kubernetes, Docker, Airflow, Triton Inference Server Хранилища данных: ClickHouse, MySQL Резюме можно направлять в лс https://t.me/Ullallaa💫

#ТБанк#вакансия#ML#NLP#NaturalLanguageProcessing#LLM#RecSys#CV#senior#middle Ищем ML-engineer в Т-Банк 💻 Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Т-Банка: внедряем в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долгосрочные исследования. Кратко про работу в команде: ▪️Делимся опытом во всех областях машинного обучения - рекомендации, компьютерное зрение, голосовые технологии и работа с текстом и языком. ▪️Даем возможность как закидывать наработки в прод на миллионы пользователей, так и проводить исследования в своей области. ▪️Фокусируемся на принципе AI-first и не копим легаси. ▪️Оплачиваем участие в топовых AI-конференциях 2-3 раза в год. Основные задачи: - Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды. - Улучшать качество моделей в различных сценариях. - Ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры. - Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом. Ожидания по опыту: - Опыт работы от 2-х лет в индустриальных ML проектах, обязателен опыт доставки предсказаний и моделей до прода). - Опыт разработки моделей с использованием современных DL-фреймворков (Pytorch, Jax/Tensorflow и других) и их применения в продакшене. - Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов машинного обучения. - Умеете декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты. - Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных. - Готовы изучать научные статьи на английском языке и ставить эксперименты на основе прочитанного. - Знаете Linux, Git, Bash и Docker. Мы предлагаем: ▫️Гибридный формат работы в РФ. ▫️Платформу обучения и развития «Т-Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии. ▫️Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. ▫️Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании. ▫️Сервисы для поддержки сотрудника по психологическим, юридическим и финансовым вопросам. ▫️Три дополнительных дня отпуска в год. ▫️Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании. Присылайте резюме и вопросы мне в tg @aetern1tas. Буду рада ответить на вопросы и сориентировать по вакансиям 💻

#ТБанк#вакансия#ML#NLP#NaturalLanguageProcessing#LLM#RecSys#CV#senior#middle Ищем ML-engineer в Т-Банк 👋 Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Т-Банка: внедряем в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долгосрочные исследования. Кратко про работу в команде: ▪️Делимся опытом во всех областях машинного обучения - рекомендации, компьютерное зрение, голосовые технологии и работа с текстом и языком. ▪️Даем возможность как закидывать наработки в прод на миллионы пользователей, так и проводить исследования в своей области. ▪️Фокусируемся на принципе AI-first и не копим легаси. ▪️Оплачиваем участие в топовых AI-конференциях 2-3 раза в год. Основные задачи: - Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды. - Улучшать качество моделей в различных сценариях. - Ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры. - Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом. Ожидания по опыту: - Опыт работы от 2-х лет в индустриальных ML проектах (включая этап доставки предсказаний и моделей до прода) У вас есть опыт разработки моделей с использованием современных DL-фреймворков (Pytorch, Jax/Tensorflow и других) и их применения в продакшене. - Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов машинного обучения. - Умеете декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты. - Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных. - Готовы изучать научные статьи на английском языке и ставить эксперименты на основе прочитанного. - Знаете Linux, Git, Bash и Docker. Мы предлагаем: ▫️Гибридный формат работы. ▫️Платформу обучения и развития «Т-Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии. ▫️Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. ▫️Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании. ▫️Сервисы для поддержки сотрудника по психологическим, юридическим и финансовым вопросам. ▫️Три дополнительных дня отпуска в год. ▫️Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании. Присылайте резюме и вопросы мне в tg @aetern1tas или на почту [email protected]. Буду рада ответить на вопросы и сориентировать по вакансиям 💻

#ТБанк#вакансия#ML#NLP#NaturalLanguageProcessing#LLM#RecSys#CV#senior#middle Ищем ML-engineer в Т-Банк 👋 Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Т-Банка: внедряем в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долгосрочные исследования. Кратко про работу в команде: ▪️Делимся опытом во всех областях машинного обучения - рекомендации, компьютерное зрение, голосовые технологии и работа с текстом и языком. ▪️Даем возможность как закидывать наработки в прод на миллионы пользователей, так и проводить исследования в своей области. ▪️Фокусируемся на принципе AI-first и не копим легаси. ▪️Оплачиваем участие в топовых AI-конференциях 2-3 раза в год. Основные задачи: - Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды. - Улучшать качество моделей в различных сценариях. - Ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры. - Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом. Ожидания по опыту: - Опыт работы от 2-х лет в индустриальных ML проектах (включая этап доставки предсказаний и моделей до прода) У вас есть опыт разработки моделей с использованием современных DL-фреймворков (Pytorch, Jax/Tensorflow и других) и их применения в продакшене. - Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов машинного обучения. - Умеете декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты. - Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных. - Готовы изучать научные статьи на английском языке и ставить эксперименты на основе прочитанного. - Знаете Linux, Git, Bash и Docker. Мы предлагаем: ▫️Гибридный формат работы. ▫️Платформу обучения и развития «Т-Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии. ▫️Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. ▫️Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании. ▫️Сервисы для поддержки сотрудника по психологическим, юридическим и финансовым вопросам. ▫️Три дополнительных дня отпуска в год. ▫️Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании. Присылайте резюме и вопросы мне в tg @aetern1tas или на почту [email protected]. Буду рада ответить на вопросы и сориентировать по вакансиям 💻

#ТБанк#вакансия#ML#NLP#NaturalLanguageProcessing#LLM#RecSys#CV#senior#middle Ищем ML-engineer в Т-Банк 👋 Мы создаем и применяем AI-технологии для развития финансовой экосистемы Т-Банка: внедряем в продукты и внутренние процессы компании, делаем решения качественнее, безопаснее и удобнее для пользователей, вкладываемся в долгосрочные исследования. Кратко про работу в команде: ▪️Делимся опытом во всех областях машинного обучения - рекомендации, компьютерное зрение, голосовые технологии и работа с текстом и языком. ▪️Даем возможность как закидывать наработки в прод на миллионы пользователей, так и проводить исследования в своей области. ▪️Фокусируемся на принципе AI-first и не копим легаси. ▪️Оплачиваем участие в топовых AI-конференциях 2-3 раза в год. Основные задачи: - Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды. - Улучшать качество моделей в различных сценариях. - Ускорять работу моделей, применяя современные методы оптимизации и построения архитектуры. - Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, включающие разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом. Ожидания по опыту: - У вас есть опыт разработки моделей с использованием современных DL-фреймворков (Pytorch, Jax/Tensorflow и других) и их применения в продакшене. - Разбираетесь в принципах работы современных алгоритмов машинного обучения. - Умеете декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты. - Знаете теорию в сфере математики, прикладной статистики, алгоритмов и структур данных. - Готовы изучать научные статьи на английском языке и ставить эксперименты на основе прочитанного. - Знаете Linux, Git, Bash и Docker. Мы предлагаем: ▫️Гибридный формат работы. ▫️Платформу обучения и развития «Т-Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии. ▫️Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. ▫️Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании. ▫️Сервисы для поддержки сотрудника по психологическим, юридическим и финансовым вопросам. ▫️Три дополнительных дня отпуска в год. ▫️Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании. Присылайте резюме и вопросы мне в tg @aetern1tas или на почту [email protected]. Буду рада ответить на вопросы и сориентировать по вакансии 💻

Okko ищет Senior Data Scientist RecSys #вакансия#vacancy#datascientist#datascience#ml#machinelearning#RecSys#мск#спб#гибрид#hybrid#remote#удаленка Мы создаём рекомендательную систему, которая является одним из ключевых ML–сервисов в Okko. Простые задачи мы уже решили, остались интересные. Поэтому мы ищем специалиста с обширным опытом работы. ЗП: 400 000 - 500 000 gross (с успешным кандидатом готовы обсуждать) Формат работы: гибрид (офисы в Мск и Спб) или удаленка Стэк: Python, Pytorch, AirFLow, ClickHouse 🟣Обязанности: ▫️исследование и реализация алгоритмов и практик машинного обучения в рекомендательных сценариях Okko; ▫️анализ исходных данных и результатов экспериментов с моделями. 🟣Требования: ▫️аналитические навыки, понимание принципов А/В тестирования; ▫️знание базовых алгоритмов и структур данных, знание Python и библиотек (numpy, pandas); ▫️знание классических ML алгоритмов (от линейных моделей до градиентного бустинга) и метрик классификации, регрессии, ранжирования; ▫️опыт разработки моделей от подготовки данных до продакшна; ▫️понимание работы современных нейросетей; ▫️знание свёрточных нейросетей и трансформеров для самостоятельного использования; ▫️умение оформлять и презентовать результаты работы. 🟣Будет плюсом: ▫️опыт распределённого обучения трансформеров; ▫️знание SOTA практик, чтение статей; ▫️опыт в NLP, IR, CV, ASR, TTS или RL; ▫️понимание обучения моделей на GPU; ▫️понимание специфики обучения LLM; ▫️опыт со Spark. 🟣Условия: ▫️в распоряжении сервера с A100 (80GB) и данные сервиса с миллионами пользователей; ▫️ классное оборудование и необходимый софт; ▫️работа в команде с топовыми специалистами; ▫️выделенные команды DWH, аналитиков, разработки и DevOps/MLOps для поддержки в сборе данных, экспериментах и инфраструктуре; ▫️риндинг группы, внутренние курсы по RL, ReсSys и аналитике; ▫️ДМС со стоматологией, корпоративные скидки, льготная ипотека в рамках зарплатного проекта, подписка на сервисы партнеров. Контакты: @alina_katkova😊

#vacancy#relocation#Serbia#Netherland#работа#fulltime#ML#LLM#RecSys#DL#English Мы в поисках Senior ML Researcher-а в молодой инновационный стартап в области искусственного интеллекта, который строит фундаментальную ML-модель для анализа финансовых рынков. Речь идёт не о ещё одном fine-tuning LLM. Команда строит универсальную foundation модель, способную одновременно работать с текстом, временными рядами и числовыми данными — с акцентом на решение сложных задач прогнозирования. Первое приложение — финансовые рынки, но архитектура задумана как масштабируемая и мультимодальная, с потенциалом выхода далеко за рамки финтеха. У стартапа уже есть прямой доступ к новой архитектуре серверов, альтернативной современным GPU-решениям. Это даёт команде эксклюзивную возможность тестировать и масштабировать модели на инновационной инфраструктуре — за шаг до рынка. В проекте участвует ведущий профессор в области foundation моделей, профессор одного из топовых университетов Канады (U de Montréal and Milal). Она — автор множества публикаций с высокой цитируемостью, регулярный участник NeurIPS и других престижных конференций. Её вклад в проект — один из ключевых активов, привлекающих сильных исследователей. Важно: • 5+ лет в ML/Deep Learning; • Опыт работы с большими моделями (LLM, Transformers, Time Series); • Опыт в финансах; • Умение читать и быстро применять научные статьи; • Свободное владение английским языком от B2; • Приоритетные области: deep learning, Recsys. 🎯 Что вас ждёт: 💰 Зарплата: €180k – €200k gross в год; 🚀 Релокация в Сербию или Нидерланды. Коллеги также готовы обсуждать возможность работать удалённо для опытных кандидатов в индивидуальном порядке 📩 Присылайте ваше резюме в telegram: @veronikavlasovets Иногда Telegram подводит — сообщения могут теряться. Если вы не получили ответ в течение 3 дней, то продублируйте запрос на email: [email protected]

Всем привет! Мы в Okko расширяем департамент анализа данных. Сейчас в команде больше 50 человек, мы продолжаем расти, совершенствуя работу с данными, в т.ч. рекомендательную систему. Поэтому ищем близких по духу людей, вместе с которыми создадим принципиально новый подход к зрительскому опыту. Мы ждем Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers, Python Developers и т.д. уровня middle+/senior. Можно выбрать направление – «Платформа экспериментов», «Рекомендации», «Поиск», «Монетизация», «Growth», «Контент», «Техническая команда». Сделали страничку со всеми подробностями, там же можно откликнуться на понравившуюся вакансию: https://analytics.okko.tv/ Ждем твой отклик #data#datascientists#dataanalysts#dataengineers#ds#da#de#ml#recsys#recommendations#search#datadriven#AB#growth#okko