ML-разработчик в группу релевантности рекламы

Наша команда занимается разработкой алгоритмов подбора рекламных объявлений для поисковой системы Яндекса и повышением качества рекламы для рекламодателей и пользователей.

Мы стремимся подобрать к каждому поисковому запросу такое объявление, которое будет эффективно решать задачу рекламодателя, и при этом не снижать качество поиска для пользователей. Среди таких объявлений нужно выбрать те, которые выиграют аукцион. Задача усложняется тем, что в нашей базе сотни миллионов рекламных объявлений, а сервис должен справляться с десятками тысяч RPS.

В команде обучаются различные модели, например:

• Модели семантического соответствия, определяющие возможность показа рекламного объявления на основе запроса и фразы, предложенной рекламодателем
• Модели автотаргетинга и товарной галереи, которые анализируют запрос и рекламное объявление, определяя возможность показа и категорию соответствия
• Модели для рекламы в Telegram, учитывающие тематику канала и объявлений

Все эти примеры включают асессорскую разметку и последующее регулярное обучение моделей на полученных данных. Мы используем большое количество видеокарт, что позволяет быстро обучать модели. Работаем с большими языковыми моделями, мультимодальными моделями, другими видами нейросетей, а также градиентным бустингом. Внедрение любых изменений проходит через систему A/B-тестирования — это позволяет подробно анализировать влияние эксперимента и видеть полученный профит от нашей работы.

Обучение LLM и других моделей для определения релевантности
Рекламодатели расходуют в Яндексе деньги, и мы стремимся улучшать релевантность рекламы, чтобы использовать их средства максимально эффективно. Для этого в основном используем текстовые модели. Вы будете проводить множество экспериментов с подготовкой данных, обучением, дистилляцией и претрейнами таких моделей.

Работа с рекомендательными системами
Помимо отбора релевантной рекламы, нужно уметь искать подходящих кандидатов в огромной базе баннеров за десятки миллисекунд. Вы будете экспериментировать с обучением моделей для KNN и настройкой дальнейшего пайплайна отбора баннеров, чтобы обеспечивать максимальную эффективность при ограниченном времени.

Разработка новых продуктов
Регулярно возникают новые задачи, которые требуют быстрого обучения новых моделей и реализации продуктовой логики для последующих экспериментов. У нас есть много ресурсов в виде GPU, хороших претрейнов, асессоров и данных — это позволяет быстро получать результаты.

• Знаете Python и С++
• Базово разбираетесь в алгоритмах и структурах данных
• Имеете опыт обучения в NLP: BERT, GPT и т. д.
• Любите экспериментировать с обучением моделей

• Интересуетесь научными статьями в области ML