Напиши текст вакансии для должности "Machine Learning Engineer (отдел Перформанса)". Название компании: "VK". Расположение: Москва. График работы: Полный день. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'SQL', 'ML'

Мы ищем ML-инженера или Data Scientiest от уровня middle, готового разрабатывать ML и DS продукты в полном цикле — начиная от декомпозиции продуктовых задач и ML-исследований, заканчивая разработкой и выкаткой сервисов в production. Мы делаем эффективную рекламную систему, которая способна максимально эффективно связать сотни тысяч рекламодателей разного масштаба с сотнями миллионов пользователей всех продуктов VK — ВКонтакте, Одноклассники и многих других. Наш стек:  языки: Python, Java, Scala; технологии, которые часто используем в работе: PyTorch, DVC, MlFlow, Hadoop,Spark, Airflow, Kafka.  Примеры того, чем мы занимаемся:  извлечение ключевых фраз из рекламного объявления. По рекламному объявлению вернуть список релевантных ключевых фраз, хорошо описывающих, про что объявление; сервис и алгоритмы выделения знаний о коммерческих интересах пользователя; алгоритмы поиска похожих пользователей, объявлений, сообществ, документов, товаров и т.д.; алгоритмы проведения эффективных рекламных кампаний в международных рекламных сетях в условиях тренда на приватность пользовательских данных; алгоритмы автоматического подбора релевантной аудитории для объявления  и множество других задач из AdTech, про которые можно подробно послушать в нашем вводном рассказе о Data Science задачах, которые встречаются в рекламе https://vk.com/tech?w=wall-147415323_5400 Требования:  уверенные навыки в программировании на Python и хотя бы одном статически типизированном языке; хорошие знания базового ML; представление о современном состоянии NLP, умение использовать базовые вещи (word2vec, cnn, эмбеддинги, faiss); работа с современным BigData стеком (Hadoop/Spark/Airflow).  Будет плюсом:  опыт оптимизации DL-решений на инференс; умение прочитать, а затем воспроизвести в коде статью; опыт промышленной разработки на Java/Scala/Python; опыт разработки промышленных AI-сервисов; опыт применения DevOps-практик в контексте разработки ML-моделей; опыт применения ML в cybersecurity и общее представление об этой сфере.