#Яндекс: ML-разработчик в Поиск
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Хотите заниматься аналитикой и #ML;
• Умеете делать выводы на основе данных;
• Знаете и применяли методы анализа данных и ML;
• Решали прикладные задачи с помощью #DL;
• Писали на #python и #cpp.

⚡️ Что делать:
• Улучшить некоторую компоненту Поиска;
• Сделать хорошее ранжирование на новостных запросах в новой стране.

➡️ Кому подойдет:
Команда фокусируется на задачах, где нужно подобрать конкретное решение для специфического среза запросов или «вылечить» компоненту поиска, которая не соответствует продуктовой логике.
Сейчас перед командой стоит задача сделать качественный международный поиск и запуститься в новой стране

🚀Откликнуться

#Яндекс: Data scientist в команду информационной безопасности
#Офис / #Гибрид
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Обучали #ML-модели и внедряли их в продакшен;
• Умеете формулировать задачи в терминах ML, понимаете, как измерить результат, знакомы с разными алгоритмами и можете выбрать подходящий;
• Заботитесь о высоком качестве конечного продукта;
• Готовы погружаться в новые технологии;
• Самостоятельны, хотите браться за новые задачи, для которых нет готового решения.

⚡️ Что делать:
• Создавать решения на базе методов машинного обучения и анализа данных; • Генерировать и проверять гипотезы, разрабатывать методы оценки и контроля качества решений;
• Совершенствовать методы сбора и обработки обучающих данных;
• Внедрять аналитические решения в продукты и процессы ИБ, участвовать в проработке архитектуры применения моделей и взаимодействовать с командой разработки;
• Исследовать актуальные вызовы информационной безопасности на предмет применения ML и анализа данных, оценивать возможный эффект.

➡️ Кому подойдет:
Команда ищет опытного аналитика-разработчика. Кандидата ждут различные задачи в области информационной безопасности: выявление аномалий в поведении пользователей и хостов, детектирование атак в реальном времени, автоматическое реагирование на инциденты и решение заявок на доступы, генерация подсказок для аналитиков ИБ.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML/DL-разработчик-исследователь в группу качества претрейна YandexGPT
#Офис / #Гибрид

⚙️ Требования:
• Имеете сильные технические навыки;
• Интересуетесь и занимались прикладным ресёрчем;
• Занимались #NLP.

⚡️ Что делать:
• Собирать данные и улучшать процесс обучения претрейна YandexGPT, участвовать в смежных задачах по улучшению бенчмарков, метрик, аналитики, алаймента;
• Предстоит проводить эксперименты, разрабатывать новые подходы, читать новейшие статьи и имплементировать их, выступать на внутренних семинарах с докладами на тему LLM;
• Весь арсенал машинного обучения и большие данные.

➡️ Кому подойдет:
Команда senior-исследователей прикладного R&D с большим опытом в областях ML и NLP в поисках коллеги для решения интересных задачи.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик-исследователь для R&D рекомендательных систем
#Офис

⚙️ Требования:
• Имеете хорошую алгоритмическую подготовку;
• Уверенно владеете #python;
• Обладаете отличной матподготовкой, особенно в контексте #ML;
• Хорошо знаете базовую теорию #DL, на «ты» с трансформерами;
• Работали с нейросетевыми моделями и распределённым обучением.

⚡️ Что делать:
• Читать статьи и искать новые технологии;
• Заниматься полным циклом R&D: готовить данные, обучать модели, оценивать их качество и интерпретировать результаты работы, участвовать во внедрении технологии и создавать удобные инструменты для её встраивания по всей экосистеме;
• Участвовать в развитии наших фреймворков для работы с данными, обучения и применения моделей.

➡️ Кому подойдет:
Цель команды — искать, придумывать, реализовывать, внедрять новые технологии.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик в объектный поиск
#Офис #Москва

⚙️ Требования:
• Хорошо знаете алгоритмы, #cpp или #python;
• Знаете классические #ML и #NLP;
• Умеете анализировать данные.

⚡️ Что делать:
• Обучать ML-модели и внедрять их в рантайм поиска, начиная со сбора и анализа данных и заканчивая A/B-экспериментом и релизом в прод. Дополнительным челленджем здесь будут жёсткие ограничения на время работы;
• Разрабатывать модели, участвующие в формировании локализованного контента карточек.

➡️ Кому подойдет:
Если пользователь Яндекса наберёт поисковый запрос «фильм где дракон ест металл и растёт» или просто «галгамет» — он увидит в поисковой выдаче карточку об этом фильме. Карточки бывают у людей, городов, животных, фильмов, книг, событий, техники и т. д. Команда отвечает за международный поиск по карточкам, и команда ищет ML-разработчика.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик в Такси
#Офис

⚙️ Требования:
• Знаете методы анализа данных и #ML, применяли и оценивали их на практике;
• Знаете матстат и теорвер;
• Владеете #cpp, имеете опыт промышленной разработки на C++ или #python;
• Владеете классическим стеком ML-разработки: Python (sklearn, XGBoost или CatBoost, pandas, seaborn, Matplotlib и т. д.), #sql;
• Умеете выдвигать, приоритизировать и тестировать на данных гипотезы.

⚡️ Что делать:
• Отвечать за полный цикл ML-проекта;
• Улучшать пайплайны внедрения ML-моделей;
• Искать оптимальный способ решения бизнес-задачи и прямо влиять на сервис.

➡️ Кому подойдет:
Команда улучшает Яндекс Такси при помощи больших данных и ML-алгоритмов. Разработчики помогают новым ridetech-продуктам (тарифы «Вместе», «Межгород», сервис Самокаты) развиваться быстрее и оптимизируем core-функциональность огромной системы Такси.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Тимлид в команду Аналитики GPT Алисы
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Готовы не только быть лидом, но и самостоятельно работать руками;
• Знаете теорвер и матстат;
• Глубоко владеете #sql, #python;
• Работали в #ML-проектах: с #NLP, crowdsource-разметками и ML;
• Умеете писать аналитический production-код и создавать сложные метрики на основе разметок;
• Можете транслировать видение продукта или проекта в иерархию метрик;
• Способны управлять командой аналитиков, поддержки разметок, редакторов, асессоров для контроля качества данных;
• Работали как с Data Science, так и с продуктовой аналитикой;
• Создавали и тестировали метрики, визуализировали данные;
• Обладаете навыками анализа, строили эффективные процессы обработки данных.

⚡️ Что делать:
• Создавать метрики качества и датасеты для обучения ML-моделей;
• Проводить А/В-эксперименты и офлайн-замеры качества;
• Управлять бригадой аналитиков и участвовать в найме.

🚀Откликнуться

#Яндекс: ML-разработчик в службу исследований и разработки нейронных моделей Поиска
#Офис

⚙️ Требования:
• Разбираетесь в #DL и получили практический опыт в этой области в крупной компании или лаборатории;
• Понимание классического #ML, статистики и математики;
• Владеете базовым инструментарием DL-разработчика;
• Не боитесь проводить трудоёмкие исследования, умеете находить точки роста в нетривиальных ML-системах;
• Регулярно знакомитесь с актуальными исследованиями в DL-литературе.

⚡️ Что делать:
• Исследовать существующие архитектуры или разрабатывать и патентовать свои;
• Работать над инфраструктурой обучений и применений моделей в рантайме Поиска;
• Исследовать устойчивые связи между различными стадиями Поиска и архитектурами моделей;
• Изобретать новые таргеты, датасеты и всё, что связано с исследованием и внедрением универсальных и эффективных нейронных моделей.

➡️ Кому подойдет:
Решение поисковой задачи требует от разработчика большого набора навыков и определённой доли искусства в обращении с данными. В стремлении сделать Поиск лучше команда занимается широким спектром задач.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Разработчик в команду распознавания текста
#Офис / #Гибрид
#Москва #Спб

⚙️ Требования:
• Понимаете принципы #ML;
• Решали прикладные задачи с помощью технологий #DL;
• Знаете классические алгоритмы и структуры данных, пишете понятный и легко поддерживаемый код;
• Интересуетесь последними публикациями в области Deep Learning.

⚡️ Что делать:
• Разработка нейросетевых моделей на стыке #CV и #NLP;
• Исследование state-of-the-art-подходов в обучении моделей распознавания текста;
• Ускорение и сжатие архитектуры нейронных сетей.

➡️ Кому подойдет:
Команда создаёт собственную технологию распознавания текста и ищет разработчика, которому предстоит решать задачи на стыке CV и NLP. Команда ждет, что вы хорошо понимаете принципы машинного обучения, решали задачи с помощью с Deep Learning.

🚀Откликнуться

#Яндекс: Разработчик ML в команду контент-системы товарного поиска (ML-склейка)
#Офис / #Гибрид
#Москва

⚙️ Требования:
• Обучали #ML-модели и внедряли их в продакшен;
• Умеете формулировать задачи в терминах ML, понимаете, как измерить результат, знакомы с разными; алгоритмами и можете выбрать подходящий;
• Заботитесь о высоком качестве конечного продукта;
• Готовы погружаться в новые технологии.

⚡️ Что делать:
• Дообучать модели YandexGPT на генерацию контента, задачу классификации и т. д.;
• Обучать нейронные сети и модели градиентного бустинга;
• Заниматься кластеризацией миллиардов товаров;
• Выполнять полный цикл работ от сбора датасета до внедрения модели в конечный продукт;
• Исследовать новейшие ML-подходы и предлагать идеи для улучшения качества моделей;
• Находить trade-off между качеством и скоростью инференса моделей.

➡️ Кому подойдет:
Команда отвечает за качество структуры товарной базы. Разработчики создают карточки товаров и «приклеивают» к ним предложения от магазинов, чтобы пользователи могли выбрать лучшую цену или самую быструю доставку.

🚀Откликнуться