ML-разработчик динамических рекламных мест на Поиске
Привет! Меня зовут Настя, и мы с командой решаем задачи на стыке NLP, рекомендательных систем и аукционных механизмов: от исследовательских идей до продуктовых внедрений. Сейчас мы ищем человека, который любит сложные задачи и готов создавать решения, меняющие продукт.
Динамические места на Поиске позволяют органично встраивать рекламные предложения в поисковую выдачу. Это один из самых быстро растущих рекламных форматов на Поиске: он помогает рекламодателям получать дополнительные конверсии, а пользователям — находить релевантные предложения. При этом качество Поиска остаётся для нас ключевым ограничением и одновременно одной из самых интересных ML-задач.
Сейчас мы строим новый ML для динамических мест и хотим значительно повысить эффективность продукта, сохранив высокое качество поисковой выдачи.
Развивать аукционы и ранжирование
Вам предстоит улучшать аукционные механизмы, учиться адаптивно учитывать релевантность рекламного предложения конкретному запросу непосредственно внутри аукциона, использовать данные органического поиска в рекламных моделях. Вы будете интегрировать в ML-модели заголовки, сниппеты, факторы ранжирования и другие сигналы из органической выдачи. Это позволит лучше понимать качество рекламного предложения и его соответствие запросу.
Строить сквозное ранжирование рекламы и органики
Ещё одна важная задача — исследовать подходы к совместному ранжированию рекламных и органических результатов, формулировать гипотезы, проводить эксперименты и доводить лучшие решения до продакшена.
Искать точки роста продукта
Нужно анализировать ограничения системы, находить новые ML-гипотезы и самостоятельно проходить путь от идеи и офлайн-эксперимента до A/B-теста и продуктового внедрения.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
- Хотите заниматься прикладными ML-исследованиями
- Хорошо знаете основы современного Deep Learning
- Имеете практический опыт в NLP или RecSys
- Следите за трендами в RecSys и регулярно читаете статьи
