ML-разработчик в группу развития агентских решений
Компания: Яндекс
Локация: Москва
О компании
Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России, предлагающая широкий спектр услуг в области интернет-технологий. Основное внимание уделяется разработке поисковых систем, онлайн-рекламе, облачным вычислениям и высокотехнологичным продуктам, основанным на больших данных и машинном обучении. Компания активно развивает новые решения для бизнеса, используемые миллионами пользователей.
Ключевые факты:
- Основана в 1997 году.
- Более 10 000 сотрудников по всему миру.
- Ведущий игрок на российском рынке интернет-услуг.
- Широкий спектр продуктов: от поиска и карт до облачных сервисов и искусственного интеллекта.
- Постоянные инновации в области машинного обучения и LLM.
О вакансии
В команде Yandex Code Assistant разрабатываются передовые инструменты, основанные на больших языковых моделях, которые помогают разработчикам повысить эффективность их работы. Одним из ключевых продуктов является агент-помощник, который работает с YQL, облегчая поиск и исправление ошибок в запросах.
Команда также занимается разработкой решений для вычислительной платформы Nirvana, позволяя пользователям быстро находить причины сбоев в процессах и извлекать необходимую информацию. Кроме того, разработаны интеллектуальные инструменты, такие как кодовый агент, который помогает в написании и понимании кода, а также автодополнение и генерация описания к pull request'ам.
Чем предстоит заниматься:
- Разработка и улучшение ML-моделей для продуктов Yandex Code Assistant.
- Планирование и проведение экспериментов для оценки эффективности решений.
- Написание продакшен-кода на Python.
- Обработка и анализ больших объемов данных с использованием MapReduce.
Что мы предлагаем:
- Участие в разработке инновационных решений в области машинного обучения.
- Доступ к современным данным и вычислительным мощностям.
- Возможность работать над интересными проектами с надежной командой профессионалов.
Обязанности
- Разработка и оптимизация ML-моделей для агентских решений.
- Проведение экспериментов и анализ их результатов.
- Создание продакшен-кода на Python.
- Обработка больших объемов данных с использованием MapReduce.
- Участие в проектировании новых функциональностей и улучшении существующих.