Вакансия - Руководитель команды бэкенда рекомендательной системы в AI VK, Москва

Вакансия по специальности Руководитель команды бэкенда рекомендательной системы в AI VK, работа Москва Москва МО, Полная занятость. Зарплата от 0
Обновленные данные по специальности Руководитель команды бэкенда рекомендательной системы в AI VK для трудоустройства, адрес г Москва, Ленинградский проспект 39с79.
 

Вакансия Руководитель команды бэкенда рекомендательной системы в AI VK Москва

Свежий список на сегодня 07 марта 2026 г. Точные данные о вакантных местах можно посмотреть в расширенной части анкеты.
Введите название специальности и выберите город
Название профессии ❶ введите название профессии
Место работы ❷ выберите город
❸ кликните
Соискателю
Резюме
Вы можете послать резюме по факсу . Послать резюме на почту

Вакансия - Руководитель команды бэкенда рекомендательной системы в AI VK
Контакты
Трудоустройство
г Москва, Ленинградский проспект 39с79
Расширенная анкета
Регион: Москва МО
Должность: Руководитель команды бэкенда рекомендательной системы в AI VK
Организация: ЕВРАЗ
Заработная плата: от 0
Трудоустройство
Специальность: Руководитель команды бэкенда рекомендательной системы в AI VK
Режим работы: Полная занятость
Адрес, контакты работодателя
Регион: Москва МО
Адрес: г Москва, Ленинградский проспект 39с79
ОГРН: 1067761906805
ИНН: 7718620740
КПП: 997750001
Адрес места работы
Регион: Москва МО
Дополнительная информация: г Москва, Ленинградский проспект 39с79
Месторасположение работы
Работа в городе: Москва Москва МО
Уточнения по адресу: г Москва, Ленинградский проспект 39с79
Работа Руководитель команды бэкенда рекомендательной системы в AI VK
Специальность: Руководитель команды бэкенда рекомендательной системы в AI VK
Тип занятости: Полная занятость
График работы: Полный рабочий день
Профобласть: Информационные технологии, телекоммуникации, связь
Должностные обязанности
Наша команда разрабатывает бэкенд рекомендательной системы для ключевых сервисов VK. Мы создаём технологии, которые помогают миллионам пользователей находить актуальный и интересный контент. Рекомендательная система обрабатывает сотни тысяч запросов в секунду, персонализируя ленты в реальном времени с использованием моделей машинного обучения. Мы уже успешно внедрили наши рекомендательные технологии в такие сервисы, как Дзен, VK Видео, VK Клипы, VK Музыка и лента ВКонтакте. Наша цель — построить унифицированную платформу рекомендательных систем, которая обеспечит высокую эффективность и удобство для специалистов по машинному обучению. Система должна легко решать их задачи через конфигурации и пользовательский интерфейс, позволяя максимально сосредоточиться на качестве рекомендаций, а не на технических ограничениях инфраструктуры. Мы создаём решения, которые Обрабатывают огромные потоки данных в реальном времени и обеспечивают надёжную персонализацию для десятков миллионов пользователей Масштабируются без потери производительности и качества рекомендаций Поддерживают гибкую настройку алгоритмов и параметров ранжирования без необходимости глубокой работы с кодом Гарантируют предсказуемость работы даже под экстремальными нагрузками Перед нами стоит задача разработки архитектуры и ключевых компонентов платформы, включая хранилище данных, систему обработки информации, рантайм кластера для ранжирования, оркестратор и другие модули. Стек: Java 21, YTSaurus, Cassandra, Kafka, Gradle 8, GitLab TeamCity, CatBoost, Off-Heap Memory, SpringBoot, TestContainers. Задачи Управление командой Проектирование и разработка распределённой, отказоустойчивой и масштабируемой инфраструктуры для обработки и выдачи рекомендаций Разработка платформенных решений, которые позволяют ML-специалистам легко управлять моделями и экспериментами через конфигурации и UI Оптимизация производительности системы под высокие нагрузки Создание инструментов для мониторинга, отладки и улучшения качества рекомендаций Взаимодействие с командами по машинному обучению, инфраструктуре и продуктовой разработке для интеграции решений Требования Опыт управления командой разработки, участие в стратегическом планировании технического развития Глубокие знания в области архитектуры бэкенд-систем, распределённых вычислений, работы с базами данных Опыт работы с высоконагруженными сервисами и проектирования отказоустойчивых решений Владение C++, Go, Java или другими системными языками Опыт создания платформенных решений, в том числе API, UI и систем конфигурирования Опыт оптимизации вычислений и хранения данных Будет плюсом Понимание принципов работы рекомендательных систем и машинного обучения Опыт с ML
Требования к кандидату
Образование: Не указано
Дополнительная информация
Размещение: 2026-01-23
Источник: Вакансия интернет ресурса
Работа Руководитель команды бэкенда рекомендательной системы в AI VK Москва
Каталог на 07 марта 2026 г
Название профессии ❶ введите название профессии
Место работы ❷ выберите город
❸ кликните
Город

Показать QR-код этой страницы с вакансией

Запомните страницу с вакантными местами на своем мобильном телефоне