ML-разработчик в Крипту
Компания: Яндекс
Локация: Москва
О компании
Яндекс — одна из ведущих IT-компаний в России, занимающаяся разработкой различных интернет-сервисов и технологий. Компания предоставляет услуги в области поиска, рекламы, облачных решений и многих других направлений, применяя современные подходы к обработке данных и машинному обучению.
Среди продуктов Яндекса выделяется Крипта — внутренний сервис, который создает анонимизированные профили пользователей на основе их интернет-поведения, что позволяет значительно улучшить персонализацию сервисов компании.
Ключевые факты:
- Основной продукт: Крипта
- Офис расположен в Москве
- Команда занимается современными технологиями обработки данных
- Используемые технологии: машинное обучение, Big Data
О вакансии
Команда Крипты фокусируется на разработке решений, которые позволяют эффективно обрабатывать огромные массивы данных о поведении пользователей. Эти данные становятся основой для персонализированных рекомендаций и показа релевантной рекламы на платформах Яндекса. Основным инструментом для этих задач является машинное обучение, на технологии которого делается акцент в работе команды.
Основной продукт команды — это Склейка, которая связывает различные устройства и браузеры одного пользователя, а также помогает находить взаимосвязи между пользователями. Совершенствование этих процессов требует глубоких знаний в области машинного обучения и работы с большими данными.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать алгоритмы машинного обучения для обработки данных.
- Использовать классические методы и нейросети для улучшения точности моделей.
- Оптимизировать SQL-запросы для работы с большими объемами информации.
Что мы предлагаем:
- Работа в команде с высококвалифицированными специалистами.
- Возможности для саморазвития и участия в интересных проектах.
Обязанности
- разработка алгоритмов машинного обучения для анонимизированных профилей пользователей
- применение классических методов и нейросетей в задачах обработки данных
- оптимизация SQL-запросов для работы с большими данными
- связь различных устройств и браузеров пользователей через Склейку
- улучшение точности персонализированных рекомендаций