Каталог специалистов

5+ лет опыта в ML и анализе данных, включая продакшн-разработку моделей. Коммерческий опыт с рекомендательными системами (Implicit, LightFM, SVD, DL-based), включая: Collaborative Filtering (ALS, LightFM, SVD); Matrix Factorization (SVD, ALS); Two-Tower Model (Deep Learning) — моделирование с использованием контентных признаков (тексты, эмбеддинги видео/аудио/изображений); Hybrid Model (CF + Content-Based) — интеграция поведенческих и контентных фич для рекомендаций; Transformer-based модели (YouTube DNN, SASRec) — учет последовательностей взаимодействий пользователей. Глубокое понимание алгоритмов RecSys и бустинга (LightGBM, CatBoost, XGBoost). Разработка и деплой моделей (классификация, регрессия, ранжирование) с использованием: PyTorch, TensorFlow; Triton Inference Server, TorchServe, TF Serving Feature engineering для RecSys и других задач; Проведение A/B-тестирования рекомендательных моделей и новых фич; Построение end-to-end ML пайплайнов, автоматизация CI/CD; Опыт с высоконагруженными и распределёнными системами (Spark, Dask, Ray); Разработка REST API (Flask, FastAPI), опыт работы с облаками (AWS, GCP, Yandex Cloud); Использование LLM (в т.ч. RAG) для бизнес-задач и интеграции с рекомендательными системами; Уверенное владение Python, Docker, Kubernetes; Анализ и визуализация данных (NumPy, SciPy, Pandas, Plotly).