Сегодня почти вся онлайн-жизнь собрана в почтовых и облачных сервисах. Лента фото и документов в Облаке, билеты, заказы и чеки в Почте — это далеко не все артефакты, которые при правильном подходе могут улучшить качество онлайн-потребления для пользователей Mail.

Наша задача как ML-команды заключается в том, чтобы эту информацию отфильтровать, структурировать и предоставить пользователю в наиболее удобном и ценном виде. Это «умная» часть сервисов Mail.

Что мы предлагаем

— Возможность работать над продуктами, которыми пользуются миллионы людей

— Реализация передовых ML-решений в HighLoad-окружении: через нас проходят миллиарды писем и файлов пользователей, которые необходимо обрабатывать и анализировать

— Работа над широким спектром задач: классический ML, NLP/LLM, CV

— Возможность тесной связи с продуктовыми командами и прямое влияние на ключевые бизнес-показатели

Мы ищем специалистов, которые

— Любят разбираться во внутренних тонкостях алгоритмов и кастомизировать их для повышения продуктового эффекта;

— Проявляют живой интерес к последним тенденциям в машинном обучении и практикам разработки, стремятся их применить в наших сервисах

Задачи

— Разработка и развитие подходов и моделей машинного обучения в Почте и Облаке

— Representation learning для описания поведения и интересов пользователей

— Извлечение сущностей и создание событий в Календаре и Покупках

— Развитие наших LLM-моделей

— Разработка нейродайджеста

— Автоматизация поддержки пользователей генеративными и дискриминативными моделями

Требования

— Аналитическое мышление;

— Знание алгоритмов машинного обучения (от логистической регрессии до трансформеров)

— Знание основ теории вероятностей и математической статистики

— Навыки разработки на Python/C++

— Понимание ML-библиотек: transformers, catboost, sklearn, pandas, numpy, spark-mllib

— Умение выдвигать гипотезы и предлагать способы их проверки

Будет плюсом

— Знание Docker, Git

— Опыт работы в Linux

— Опыт практического применения алгоритмов машинного обучения в продакшене