Header: Разработчик DL в группу нейросетевой персонализации
Description: Перед множеством сервисов Яндекса стоят задачи персонализации или рекомендации показываемого пользователям контента. Раньше такие задачи решались при помощи коллаборативных методов и неглубоких нейронок, основанных на нескольких последних действиях пользователя. 
  Недавние успехи в анализе последовательностей при помощи глубокого обучения и, в частности, трансформерных моделей открыли большой пласт возможностей для анализа поведения пользователя в масштабах сотен действий. За счет такого радикального увеличения размера анализируемого контекста стало возможным создавать модели end-to-end, которые учитывают действия пользователя на совершенно разных сервисах. 
  Наша команда отвечает за весь пайплайн разработки таких моделей пользовательского поведения — от подготовки данных до внедрения.
Requirements: • понимаете принципы ML
  • уверенно программируете на Python
  • решали прикладные задачи с помощью DL и одного из стандартных фреймворков (TensorFlow, PyTorch, MXNet и т. д.)
  • cледите за последними публикациями в области DL (не только в сфере NLP)
Tasks: • работать с данными, выделять интересные сигналы об активности пользователей из петабайтов залогированных событий
  • экспериментировать с вариантами архитектур, embedding'ами, иерархическими трансформерами и т. д.
  • исследовать подходы к построению моделей на очень длинных последовательностях
  • адаптировать перспективные методы, описанные в статьях, к нашим данным и задачам
  • оптимизировать архитектуры моделей для выпуска в продакшн (подходы split-like и офлайн)
Pluses: • обрабатывали тексты и работали с большими объемами данных
  • занимались распределенным обучением нейросетей
  • знаете C++
  • программировали на CUDA
Hashtags: #ML #DL #python #tensorflow #pytorch #mxnet #CPP
Raw text: Разработчик DL в группу нейросетевой персонализации🔮
  
  Перед множеством сервисов Яндекса стоят задачи персонализации или рекомендации показываемого пользователям контента. Раньше такие задачи решались при помощи коллаборативных методов и неглубоких нейронок, основанных на нескольких последних действиях пользователя. 
  Недавние успехи в анализе последовательностей при помощи глубокого обучения и, в частности, трансформерных моделей открыли большой пласт возможностей для анализа поведения пользователя в масштабах сотен действий. За счет такого радикального увеличения размера анализируемого контекста стало возможным создавать модели end-to-end, которые учитывают действия пользователя на совершенно разных сервисах. 
  Наша команда отвечает за весь пайплайн разработки таких моделей пользовательского поведения — от подготовки данных до внедрения.
  
  Мы ждем, что вы:
  • понимаете принципы ML
  • уверенно программируете на Python
  • решали прикладные задачи с помощью DL и одного из стандартных фреймворков (TensorFlow, PyTorch, MXNet и т. д.)
  • cледите за последними публикациями в области DL (не только в сфере NLP)
  
  Что нужно делать:
  • работать с данными, выделять интересные сигналы об активности пользователей из петабайтов залогированных событий
  • экспериментировать с вариантами архитектур, embedding'ами, иерархическими трансформерами и т. д.
  • исследовать подходы к построению моделей на очень длинных последовательностях
  • адаптировать перспективные методы, описанные в статьях, к нашим данным и задачам
  • оптимизировать архитектуры моделей для выпуска в продакшн (подходы split-like и офлайн)
  
  Будет плюсом, если вы:
  • обрабатывали тексты и работали с большими объемами данных
  • занимались распределенным обучением нейросетей
  • знаете C++
  • программировали на CUDA
  
  https://ya.cc/t/zLaJzQima6Qio
  
  #ML #DL #python #tensorflow #pytorch #mxnet #CPP