Старший ML-разработчик в службу исследований машинного обучения Поиска
Компания: Яндекс
О компании
Яндекс — один из крупнейшихIT-гигантов в России, специализирующийся на поисковых технологиях и интернет-сервисах. Компания предлагает широкий спектр продуктов, включая поисковую систему, сервисы для бизнеса и облачные технологии.
Команда стремится обеспечить пользователей качественной и актуальной информацией в ответ на их запросы, адаптируя результаты поиска под индивидуальные предпочтения и контекст.
Ключевые факты:
- Год основания: 1997
- Число сотрудников: более 10 000
- Основные продукты: Поиск, Яндекс.Такси, Яндекс.Маркет, Яндекс.Карты
- Рынки: Россия, страны СНГ и международные направления
О вакансии
В команде исследований машинного обучения Поиска Яндекса разрабатываются решения, которые обеспечивают высокое качество результатов поиска для пользователей. Основные направления работы включают улучшение алгоритмов ранжирования запросов на основе различных факторов, включая коммерческие и новостные данные.
Команда фокусируется на обучении и внедрении сложных моделей машинного обучения, таких как BERT, а также на проведении А/В-экспериментов для оптимизации этих моделей. Специалисты команды работают над анализом данных, чтобы выявить слабые места в существующих алгоритмах и предложить улучшения.
Чем предстоит заниматься:
- Руководить несколькими проектами в области поиска
- Разрабатывать новые идеи и улучшать существующие
- Чтение научных статей и применение их в практике
- Программирование на C++ и Python
- Внедрение и обучение ML-моделей
- Проведение А/В-экспериментов
- Анализ данных для улучшения ранжирования
Что мы предлагаем:
- Участие в сложных исследованиях и разработках
- Возможности для профессионального роста и обучения
- Работа в команде с высоким уровнем экспертизы
Обязанности
- отвечать за несколько проектов в Поиске
- генерировать идеи и улучшать их
- анализировать статьи и предлагать улучшения архитектуры ML
- разрабатывать код на Python и C++
- обучать и внедрять модели машинного обучения
- проводить А/В-эксперименты
- анализировать данные по ранжированию