ML-разработчик в команду генеративных еком-сценариев (LLM)

Привет! Меня зовут Артём Топильский, я руковожу группой продуктового внедрения ML в товарном поиске Яндекса. У нас работают сильные ребята из МФТИ и ВШЭ, а сам я выпускник ФИВТ МФТИ и ШАДа. Ищу к себе в команду опытного разработчика. Мы работаем на стыке бэкенда и ML — разрабатываем и внедряем в поисковую выдачу новую продуктовую функциональность. Используем классические ML, CV, NLP и генеративные модели. Ещё мы отвечаем за ML-ранжирование еком-элементов поисковой выдачи.

LLM-инструменты уже повсюду, и через пару лет мы, наверное, не сможем без них обходиться. В нашей команде вы создадите с нуля еком-Алису — надёжного помощника в выборе товаров и мест их покупки.

Представьте: вы хотите приобрести что-то сложное и дорогостоящее. Вам придётся потратить несколько вечеров на изучение форумов, статей, чатов и обзоров, чтобы определиться с выбором. Мы хотим сократить этот процесс до нескольких минут. С помощью наших технологий вы быстро поймёте, какие аспекты товара для вас важны, какие бренды — лидеры, а какие товары — лучшие по соотношению цены и качества. Мы ищем профессионала, который будет выстраивать процессы, активно взаимодействовать со смежными командами и влиять на продукт.

Прототипирование функционала
Вы будете проектировать пайплайны, обогащать их внешними данными, оценивать их качество и обеспечивать вычислительную эффективность.

Интеграция моделей
Вам предстоит настраивать текущие модели, дообучать их и преобразовывать в эффективные версии для продакшена. Также вы будете сотрудничать с командой базового качества, чтобы улучшить базовые модели Яндекса.

Формирование гипотез
В нашей работе нет универсальных решений. Вместе с продуктовой командой вы будете формулировать гипотезы на основе данных, видеть типичные пользовательские сценарии, понимать потребности разных пользователей и превращать их в конкретные паттерны, избегая confirmation bias.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

• Обучали большие языковые модели или готовы разобраться в этом
• Занимались продуктовой разработкой
• Увлечены большими языковыми моделями и применяли их в реальных задачах
• Решаете продуктовые ML-задачи полного цикла: от сбора данных до внедрения решений в продакшен