ML-инженер в группу онлайн-обучения генеративной персонализации
Компания: Яндекс
О компании
Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России, специализирующаяся на интернет-сервисах и технологиях. Она предлагает широкий спектр продуктов, включая поисковую систему, рекламные платформы и облачные технологии. Яндекс занимает сильные позиции на рынке благодаря инновациям в области обработки данных и машинного обучения. Ежедневно сервисами Яндекса пользуются миллионы людей, что свидетельствует о высоком уровне доверия и востребованности продуктов компании.
Ключевые факты:
- Год основания: 1997
- Более 15 000 сотрудников
- Крупнейшая поисковая система в России
- Широкий спектр онлайн-сервисов и приложений
О вакансии
В команде онлайн-обучения генеративной персонализации работает группа специалистов, занимающихся созданием новых технологий в области машинного обучения и обработки данных. Основное направление работы — разработка алгоритмов, способствующих персонализации контента для пользователей. Опираясь на современные методы генеративного моделирования, команда стремится улучшить взаимодействие пользователей с сервисами Яндекса.
Здесь требуется ML-инженер, который будет развивать и оптимизировать существующие решения, внедрять новые алгоритмы и улучшать архитектуру проектов, используя как Python, так и C++. Такой подход обеспечит высокую производительность и масштабируемость систем.
Чем предстоит заниматься:
- Оптимизация алгоритмов обработки данных на Python и C++
- Работа с принципами распределённой обработки данных и парадигмами MapReduce
- Создание и улучшение нейронных сетей
- Анализ и улучшение существующего кода и архитектуры системы
Что мы предлагаем:
- Участие в инновационных проектах в области ML
- Возможность профессионального роста в международной компании
- Доступ к современным инструментам и технологиям
Обязанности
- Оптимизация алгоритмов на Python и C++
- Разработка решений для обработки данных
- Работа с принципами распределенной обработки данных
- Создание и тестирование нейронных сетей
- Анализ и улучшение существующего кода