ML-разработчик в команду претрейна Alice AI VLM
Компания: Яндекс
О компании
Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России, активно работающая в области разработки интернет-сервисов и технологий. Компания создает и улучшает различные продукты, включая поисковую систему, платформы для онлайн-рекламы, а также решения в сфере искусственного интеллекта.
Работа Яндекса охватывает широкий спектр технологий и сервисов, среди которых выделяются Яндекс.Браузер, Яндекс.Go, Яндекс.Маркет и многие другие. Компания активно развивает свои исследования и разработки в области машинного обучения и искусственного интеллекта, что делает её одним из лидеров в данной сфере.
Ключевые факты:
- Основана в 1997 году
- Более 10 000 сотрудников
- Разработка продуктов для миллионов пользователей по всему миру
- Инновации в области AI и ML
- Лидер на рынке интернет-технологий в России
О вакансии
В команде претрейна Alice AI VLM вас ждет работа над интересными задачами на стыке исследований и системной инженерии. Команда занимается обработкой мультимодальных данных, исследует законы масштабирования и запускает ресурсоемкие распределенные обучения. Основное внимание уделяется улучшению качества VLM на глубоком уровне, что предоставляет возможность повлиять на производительность модели в практических сценариях.
Вы будете вовлечены в эксперименты, направленные на формулирование и проверку исследовательских гипотез, что требует тщательной аналитики полученных результатов и выделения реальных улучшений.
Чем предстоит заниматься:
- Работать с крупными мультимодальными данными
- Проводить эксперименты с ML моделями
- Разрабатывать и оптимизировать алгоритмы
- Писать чистый и понятный код для воспроизводимости результатов
Что мы предлагаем:
- Участие в интересных и сложных проектах
- Возможность влиять на качество моделей
- Работа в команде с высококвалифицированными специалистами
Обязанности
- Работа с мультимодальными данными для улучшения ML моделей
- Проведение экспериментов по формулированию и проверке гипотез
- Оптимизация и запуска распределённых обучающих процессов
- Чистое и понятное кодирование для воспроизводимости результатов
- Анализ результатов и выделение реальных улучшений