Výzkumník strojového učení

Pracovní nabídka

Ve výzkumu řešíme širokou škálu úloh pro Seznam vyhledávání z oblasti strojového učení, zejména zpracování webových stránek, textu či uživatelského chování, příležitostně i obrazu. Jelikož jsme zavedená firma se spoustou uživatelů, máme tak k dispozici velké množství různorodých dat, jejichž kvalitu zaručuje tým Bussiness Inteligence. Jako výzkum řešíme projekt od samého nápadu a formování zadání, přes přípravu dat a návrh hlavních metrik až po spolupráci na nasazení. Modely učíme na našich dedikovaných serverech s grafickými kartami pro větší výpočty. Udržování si přehledu v aktuálních trendech je nedílnou součástí naší práce, proto klademe velký důraz na vzdělávání ať už samostudiem nebo v pravidelných organizovaných reading groups. Výzkumníci mají možnost vycestovat na konferenci či přednášet na univerzitách.

Jsme tak trochu univerzální tým – řešíme zkrátka to, co je zrovna potřeba. Díky tomu se pravidelně dostáváme k pestré škále problémů i různým modalitám. Naši práci je možné potkat napříč celým vyhledáváním. Podílíme se například na enkódování HTML dokumentů, zlepšování relevance a vektorového vyhledávání v obrázkovém vyhledávání, detekci entit v dotazu) nebo třeba detekci botů. Stavíme na moderních, state-of-the-art algoritmech, které si ladíme na míru konkrétním problémům s využitím dat anotovaných našimi vlastními anotátory. Velkým benefitem je také náš vlastní GPU cluster, díky kterému můžeme rychle experimentovat i škálovat. Na projektech rádi přemýšlíme společně, takže se pravidelně potkáváme v kanceláři až třikrát týdně. A když už jsme tam, po obědě si ke kávě často střihneme i partičku ping-pongu.

Co od vás očekáváme

• Umíte programovat v jazyce Python a navrhovat efektivní algoritmy
• Orientujete se v problematice strojového učení
• Ovládáte základy Linuxu
• Máte vystudovanou vysokou školu relevantní k pozici

Co můžete očekávat

• Podílení se na formování zadání výzkumné úlohy a analýzy problému
• Příprava a analýza dat – Python, pandas, (Py)Spark, Polars
• Učení ML modelů – pracujeme se širokou škálou modelů od rozhodovacích lesů (XGBoost/CatBoost) až po hluboké neuronové sítě (PyTorch)
• Aplikace state-of-the-art metod pro zpracování jazyka a obrazu
• Týmová spolupráce při řešení problému a tvorbě kódu – Git, code review
• Vyhodnocení navržených řešení, interpretace a prezentace výsledků
• Předávání modelů a kódu do produkce např. pomocí Docker containerů
• Zajímavou a rozmanitou práci, řešení netriviálních problémů
• Velká data, možnost anotací
• Vyrábíme prototypy pro řešení těžkých problémů,
• Dostáváme věci do produkce, přímý dopad na miliony uživatelů,
• Vlastní výkonné servery, dedikovaná výpočetní kapacita
• Sdílení znalostí a zkušeností napříč Seznamem
• Osobní rozvoj – vzdělávání, reading groups a konference (v případě zájmu i veřejné přednášky na univerzitách a akcích)
• Super kolektiv a neformální a přátelské prostředí – všichni si tady tykáme a nemáme předepsaný dress code
• Možnost HO (až 3 dny v týdnu)

Jak probíhá výběrové řízení

Zaslání CV

• Jakmile od vás obdržíme životopis, pečlivě si ho prostudujeme. Pokud budete odpovídat našim představám, ozveme se vám telefonicky.

Telefonní prescreen (cca 10 minut)

• Krátce si zavoláme, abychom si ověřili základní informace – například vaše motivace, dostupnost nebo jazykové znalosti.

Rozhodnutí o postupu

• Na základě prescreenu se manažer rozhodne, zda vás pozve do další fáze výběrového řízení.

Technické úkoly (2 týdny na vypracování)

• Pokud postoupíte, obdržíte zadání dvou úkolů:
• online programovací úloha,
• případová studie zaměřená na oblast machine learningu.

Osobní pohovor

• V případě, že budou technické úlohy vypracovány na odpovídající úrovni, pozveme vás na osobní pohovor. Pobavíme se o vašem řešení, vaší dosavadní praxi, znalostech i o samotné pozici. Prostor bude i na vaše dotazy.

Rozhodnutí a nabídka

• Po prvním kole pohovoru si obvykle manažeři udělají jasno. Pokud budete tím správným kandidátem, zašleme vám pracovní nabídku.