Одноклассники ищут героев!
Мы верим, что искренние эмоции и современные технологии можно соединить в единое целое –
в сервис, который помогает общаться миллионам людей во всем мире.
Хочу у вас работать

объединяем
людей с 2006
Работа в Одноклассниках предполагает свободу: здесь каждый может получить возможность улучшить продукт и проявить инициативу. Мы всегда рады людям, которые разделяют наши ценности и приносят новые идеи и опыт в команду. Присоединяйтесь!
Мы предлагаем
Люди — это главная ценность Одноклассников. Работая у нас, вы получаете комфортные условия и уникальный опыт разработки.
Задачи
Амбициозные и сложные задачи, которые регулярно возникают в одной из крупнейших социальных сетей мира
Зарплата
Уровень оплаты труда международной компании
Страховка
Мы обеспечиваем всем необходимым для продуктивной работы и здорового образа жизни
Обучение
Оплачиваемые курсы, тренинги, стажировки и зарубежные конференции
Оборудование
Современная инфраструктура
для создания вдохновляющих технологий
Спортзал
Возможность заниматься спортом прямо в офисе
Что мы ценим в работе
В основе ценностей Одноклассников лежит желание раскрыть потенциал каждого сотрудника. Так мы создаем команду самой дружелюбной социальной сети.
Свобода
Гибкий график рабочего дня и комфортный офис
Баланс
Атмосфера стартапа, подкреплённая возможностями крупной компании: можно предложить любую идею и реализовать её
Качество
Мы следим за качеством кода, используем современные гайдлайны и много тестируем
Бизнес-процессы
Мы создаем сервисы для пользователей и бизнеса, помогаем им общаться и чувствовать себя комфортно
Развитие
Для нас важен энтузиазм сотрудников и желание изучать новое даже спустя годы работы
Инновации
Мы внедряем сложные и наиболее передовые технологии в социальную сеть
Наши публикации
Мы открыты для нового и всегда с удовольствием делимся собственным опытом.
Разбор статей конференции RecSys 2020
ML команда Одноклассников подготовила разборы работ коллег из Google, Microsoft, Tencent и др. представленных на прошедшей этой осенью конференции по рекомендательным системам RecSys 2020.
Спектр вопросов поднимаемых в понравившихся нам статьях включает в себя как разборы новых алгоритмов рекомендаций, так и подходы к уточнению оценки старых. Вдобавок к этому мы рассмотрим очередной вариант решения задачи multi-task learning, замолвим слово о causal inference в разрезе рекомендеров, а также коснемся темы того, почему пользователи оказываются в “пузырях рекомендаций”.
Как я перестал бояться и научился любить нейронные сети
Я расскажу, почему построил рекомендер на основе нейронной сети. После прочтения статьи у вас не останется причин не сделать также в вашем сервисе.
Уязвимости в реализации межпроцессного взаимодействия в Android-приложениях
Последние 6 лет я работаю экспертом по информационной безопасности в Одноклассниках и отвечаю за безопасность приложений.
Мой доклад сегодня — о механизмах межпроцессного взаимодействия в Android и уязвимостях, связанных с их неверным использованием.
«Восстание машин» часть 1: continuous delivery для базовых Docker образов
Более 3-х лет назад мы запустили внутреннее облако one-cloud. Сейчас под его управлением находятся тысячи серверов в 4 дата-центрах, сотни сервисов и более десятка тысяч контейнеров.
Графовые рекомендации групп в Одноклассниках
Графовые рекомендательные системы показывают state of the art результаты, но про них редко пишут и еще реже используют в продакшене. В этой статье мы расскажем про опыт Одноклассников в применении графового подхода для задачи рекомендации групп, разберем причем тут нейросети и что делать, если не все рекомендации одинаково полезны для пользователей и портала.