Разработчик ML в команду контент-системы товарного поиска (ML-склейка)

Поисковые технологии — ДНК бизнес-группы поиска Яндекса. Уже сейчас каждый пятый запрос относится к поиску товаров — этот сценарий даёт 40% прибыли. Мы работаем над поисковиком, который ищет информацию по десяткам тысяч интернет-магазинов, и планируем встроить в него удобный ИИ-консультант. Он будет сравнивать товары по характеристикам и поможет решить, где лучше купить тот или иной товар.

Наша команда отвечает за качество структуры товарной базы. Мы создаём карточки товаров и «приклеиваем» к ним предложения от магазинов, чтобы пользователи могли выбрать лучшую цену или самую быструю доставку.

В нашей базе — миллиарды товаров: ML-моделям приходится сравнивать тысячи товаров в секунду, а мы придумываем нестандартные решения для оптимизации процессов. Подробнее о задаче сравнения товаров (aka Product Matching) мы рассказали на ML Party.

Обучение моделей и внедрение их в конечный продукт
Дообучать модели YandexGPT на генерацию контента, задачу классификации и т. д. Обучать нейронные сети и модели градиентного бустинга. Заниматься кластеризацией миллиардов товаров. Выполнять полный цикл работ от сбора датасета до внедрения модели в конечный продукт. Исследовать новейшие ML-подходы и предлагать идеи для улучшения качества моделей. Находить trade-off между качеством и скоростью инференса моделей.

• Обучали ML-модели и внедряли их в продакшен
• Умеете формулировать задачи в терминах ML, понимаете, как измерить результат, знакомы с разными алгоритмами и можете выбрать подходящий
• Заботитесь о высоком качестве конечного продукта
• Готовы погружаться в новые технологии

• Обучали большие ML-модели типа BERT
• Работали с генеративными сетями типа СhatGPT
• Выстраивали инфраструктуру ML-процессов
• Владеете C++ или готовы его изучить

• Работу в сильной команде (у нас работают выпускники ШАД и АСМ-щики)
• Активный карьерный рост: у нас смелые проекты, в результате которых сервис улучшается в разы, а не на десятую долю процента
• Сложные задачи для сервисов с миллионами пользователей.
• Выступление на конференциях, совместные исследовательские проекты со студентами ШАД
• Возможность влиять на процесс и результат
• Зарплату на уровне рынка и выше
• Премии каждые полгода для всех, кто успешно прошёл ревью
• Гибкий график работы
• Ипотечные программы под 3% на 10 лет или без процентов на 3 года
• Компенсацию затрат на питание
• Расширенную программу ДМС, оплату 80% стоимости ДМС для супругов и детей
• Спортзал, тренажёрный зал, йогу в офисе
• Бесплатную парковку