Разработчик бэкенда в ПромоСтраницы

ПромоСтраницы — это рекламный сервис Яндекса, позволяющий рекламодателям продвигать товары и услуги с помощью статей.

Статьи помогают рекламодателям дотянуться до потенциальных покупателей, которые ещё не определились, хотят ли они приобрести товары/услуги, а если да — то какие именно. Статьи помогают читателям преодолеть барьеры перед покупкой, получить ответы на вопросы и сделать лучший выбор. ПромоСтраницами пользуются тысячи клиентов, а статьи читают десятки миллионов человек.

Если интересно — посмотрите, как выглядят наши лучшие ПромоСтраницы.

Мы ищем человека с навыками в ML и бэкенд-инженерии, который будет работать над алгоритмами показа ПромоСтраниц, увеличивая их эффективность.

Улучшение отбора баннеров для аукциона
Отбором баннеров занимается ML-стек, включающий как модели на градиентном бустинге, так и нейросети. Мы уже начали работу над тем, чтобы сделать нейросетевую модель более эффективной в отборе баннеров ПромоСтраниц, но впереди долгий путь из итераций «гипотеза — сборка пула — обучение — A/B-тест — приёмка».

Улучшение алгоритмов разведки баннеров для статей
Для каждой статьи клиент вводит набор заголовков и загружает набор картинок. Из них мы генерируем баннеры, которые будут показываться в Рекламной сети Яндекса. Но не все заголовки, картинки или их сочетания эффективны. Наша задача — как можно скорее выяснить их эффективность и перераспределить бюджет рекламной кампании таким образом, чтобы повысить её эффективность в целом. Для решения этой задачи мы используем два подхода: 1) априорное предсказание эффективности каждого баннера до начала показов по его заголовку/сниппету/картинке с использованием нейросетевых моделей; 2) алгоритм ротации баннеров и сбор фактической статистики для заголовков и картинок. Мы планируем вкладывать силы в улучшение этих механизмов.

Повышение процента исполнения бюджетов
Бюджет рекламодателя, исполненный меньше чем на 100%, это неприятность не только для нас как для сервиса, но и для рекламодателя, потому что он недополучил конверсии. Часто это является свидетельством проблем в настройках рекламной кампании, проблем с содержанием статьи или неэффективности наших алгоритмов отбора/показа рекламы. Наша задача: глубоко анализировать работу рекламных кампаний, выявлять причины неисполнения бюджета и придумывать, как их устранить. Это может быть как улучшение алгоритмов, так и выработка автоматических рекомендаций клиентам по настройке РК и улучшению контента (в том числе с использованием LLM).

• Разрабатывали на Java или C++ или готовы на них писать
• Имеете кругозор в ML-алгоритмах
• Любите и умеете закапываться в данные, анализировать эффективность работы системы, искать слабые места, находить ценные инсайты и придумывать улучшения
• Аккуратны и внимательны к деталям
• Можете понятно объяснять результаты исследований

Мы — сплочённая команда специалистов в области маркетинга, потребительского поведения и разработки рекламных продуктов — создаём алгоритмы, оптимизирующие показ рекламы. Используем как классические алгоритмы и ML-решения, так и нейросетевые подходы. У нашего продукта мало прямых аналогов, поэтому мы многое изучаем, изобретаем и тестируем на ходу.