Эта вакансия в архиве

Посмотреть похожие вакансии ↓
обновлено 1 месяц назад

ML-разработчик в Карты (Machine Learning)

Формат работы
hybrid/onsite
Тип работы
fulltime
Грейд
middle
Страна
Russia

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
ML-разработчик в Карты (Machine Learning): Разработка и внедрение ML-решений для поиска, рекомендаций, персонализации и анализа пользовательского контента с акцентом на NLP, компьютерное зрение и большие языковые модели. Focus на улучшении качества ответов поиска, обучении нейросетей с помощью YandexGPT и оценке офлайн- и онлайн-метрик в продакшене.

Локация: Москва или Санкт-Петербург, офисный или гибридный формат

Компания

Яндекс развивает машинное обучение в Картах, помогая пользователям находить места, выбирать организации и получать информацию о реальном мире.

Что делать

  • Разрабатывать ML-решения полного цикла: от постановки задачи и проверки методов до внедрения в продакшен.
  • Повышать качество поиска по сложным запросам с использованием отзывов, фотографий, сайтов, меню и информации об услугах.
  • Развивать рекомендации и персонализацию в режиме «Идеи», подбирая организации под интересы пользователей.
  • Использовать YandexGPT и модели компьютерного зрения для суммаризации информации о местах.
  • Автоматизировать сбор асессорских разметок и повышать качество данных для обучения нейросетей.
  • Анализировать ошибки моделей и офлайн- и онлайн-метрики качества, внедряя модели в рантайм или регулярные пайплайны.

Требования

  • От 3 лет опыта.
  • Понимание принципов классического машинного обучения, RecSys, NLP или компьютерного зрения.
  • Знание C++, Python или другого языка программирования.
  • Понимание базовых алгоритмов и структур данных.
  • Готовность работать в офисном или гибридном формате в Москве или Санкт-Петербурге.

Культура и преимущества

  • Разработка полного цикла — от идеи решения до эксплуатации в продакшене.
  • Работа с задачами поиска, рекомендаций, пользовательского контента и оцифровки реального мира.
  • Использование Python, C++, CatBoost, BERT, YaLM, YandexGPT, YTsaurus, моделей сегментации, детекции, векторизации и NeRF.