ML-разработчик
Компания: Яндекс
Локация: Москва
О компании
Яндекс - один из ведущих игроков на российском рынке интернет-технологий и цифровых сервисов. Компания предлагает широкий спектр услуг, включая поисковые системы, рекламные платформы, образовательные технологии и облачные решения. Яндекс также активно занимается развитием технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, применяя их в различных продуктах.
Ключевые факты:
- Год основания: 1997
- Штаб-квартира: Москва
- Более 30 услуг в различных направлениях
- Лидирующие позиции по числу пользователей в России
- Команда более 10 000 сотрудников
О вакансии
В команде Яндекс занимаются разработкой технологий машинного обучения, применяемых в различных продуктах компании. Ваша задача как ML-разработчика заключается в полном цикле реализации ML-проектов, включая формализацию задач, анализ данных, создание и внедрение моделей в продакшен.
Вы будете проектировать эксперименты, оценивать качество моделей и разрабатывать data-продукты для сервиса Яндекс Забота, что позволит улучшить пользовательский опыт и повысить эффективность бизнес-процессов.
Чем предстоит заниматься:
- Организация полного цикла ML-проекта от формализации задач до внедрения в продакшен
- Проектирование экспериментов и оценка качества моделей
- Определение оптимальных методов решения бизнес-задач с помощью ML
- Работа с большими данными и понимание архитектуры их обработки
- Анализ влияния моделей на сервис и создание data-продуктов для Яндекс Забота
Что мы предлагаем:
- Работа в одной из ведущих IT-компаний России
- Возможность участия в значимых проектах на стыке технологий и бизнеса
- Профессиональное развитие и обучение в области ML
Обязанности
- Организовать полный цикл ML-проекта от задач до внедрения
- Проектировать эксперименты и оценивать качество моделей
- Определять методы решения бизнес-задач с помощью машинного обучения
- Работать с большими данными и понимать архитектуру их обработки
- Анализировать влияние моделей на сервис и формировать data-продукты
Требования
- Высшее техническое образование
- Хорошая алгоритмическая подготовка
- Знание стеков ML: Python (scikit-learn, XGBoost, pandas, Seaborn, Matplotlib), SQL
- Опыт работы с данными и их подготовкой
- Понимание MapReduce, DWH и пайплайнов обработки данных