Аналитик-разработчик в команду качества генеративных моделей
Компания: Яндекс
О компании
Яндекс — это один из крупнейших технологических концернов в России, занимающийся разработкой интернет-сервисов, включая поисковую систему, карты, навигацию и другие цифровые продукты. Компания активно внедряет технологии искусственного интеллекта в свои решения, чтобы улучшить качество сервисов и ответов на запросы пользователей.
Масштаб и достижения Яндекса делают его пионером в области технологий, а команда высококвалифицированных специалистов обеспечивает постоянное развитие и инновации в компании.
Ключевые факты:
- Год основания: 1997
- Количество сотрудников: более 12 000
- Продукты: Яндекс.Поиск, Яндекс.Карты, Яндекс.Маркет, Яндекс.Такси и другие
- Лидер на российском рынке интернет-технологий
О вакансии
В команде качества генеративных моделей аналитик-разработчик будет играть ключевую роль в оценке и улучшении качества ответов на запросы пользователей. Основные задачи будут сосредоточены на формализации метрик качества, благодаря чему можно будет работать с экспертами в соответствующих областях и переводить их знания в практические критерии и разметку.
Работа в команде подразумевает анализ генеративных ответов на сложные темы совместно с экспертами, с целью выявления факторов, делающих ответы полезными и точными. Ваши выводы будут служить основой для повышения качества предоставляемых пользователями ответов.
Важной частью вашей работы станет разработка инфраструктуры. Вы будете создавать процессы и инструменты, которые значительно сократят рутинные задачи для экспертов, тем самым ускоряя процесс разметки и внедрения новых возможностей.
Чем предстоит заниматься:
- Разработка и улучшение метрик качества генеративных моделей
- Анализ и оценка генеративных ответов на сложные темы
- Создание новых процессов и инструментов в разметке данных для ускорения работы
Что мы предлагаем:
- Работа в команде, занимающейся передовыми технологиями
- Возможность участия в инновационных проектах и разработке
- Профессиональный обмен опытом с экспертами в области
Обязанности
- Изучение и развитие метрик качества для генеративных моделей
- Анализ ответов модели с экспертами для улучшения их качества
- Формализация знаний и превращение их в понятные критерии оценки
- Создание процессов и инструменов для оптимизации работы экспертов
- Запуск новых пайплайнов для повышения эффективности работы