Разработчик бэкенда в Feature Store
Компания: Яндекс
Локация: Москва
О компании
Яндекс — это один из ведущих интернет-компаний в России, известный своими высоконагруженными сервисами, такими как Поиск и Реклама. Каждый день миллионы людей используют их платформы, и компания продолжает развивать новые технологии, включая машинное обучение и искусственный интеллект.
В Яндексе реклама обрабатывает до 700K RPS, что подчеркивает высокий масштаб и эффективность работы компании. Благодаря командам разработчиков Яндекс постоянно оптимизирует свои технологии, предлагая пользователям лучшие решения в области онлайн-рекламы.
Ключевые факты:
- Основана в 1997 году
- Сотни миллионов пользователей ежедневно
- Более 10 000 сотрудников по всему миру
О вакансии
Команда, занимающаяся разработкой бэкенда в Яндекс, сосредоточена на создании высокопроизводительных систем, которые способны обрабатывать сложные запросы от пользователей и обеспечивать быструю обработку данных. В данном направлении ключевой фокус — интеграция ML-моделей для рекламы, что способствует улучшению качества рекламного ранжирования.
Разработчик бэкенда в Feature Store будет работать с системами, которые уже стали стандартом внедрения нейронных сетей в рекламе. Основная задача заключается в оптимизации вычислений, разработке интерфейсов и интеграции с различными внутренними сервисами, такими как YQL и Model Registry.
Ваша работа поможет улучшить качество пользовательского опыта, ускорит запуск новых моделей и сделает весь процесс более ресурсосберегающим.
Чем предстоит заниматься:
- Интеграция с сервисами Поиска и Рекламы
- Оптимизация вычислений на C++
- Разработка Python-интерфейсов для пользователей
- Интеграция с внутренними сервисами (YQL, Model Registry)
Что мы предлагаем:
- Работу в команде высококлассных специалистов
- Участие в разработке высоконагруженных систем
- Возможность работы с передовыми технологиями
Обязанности
- Интеграция системы Feature Store с сервисами Поиска и Рекламы
- Оптимизация вычислений на языке C++
- Разработка интерактивных Python-интерфейсов для пользователей
- Интеграция с внутренними сервисами, такими как YQL и Model Registry
- Улучшение пользовательского опыта и ускорение запуска новых моделей