Привет! Я Стёпа, руковожу группой генеративных технологий в рекламе Яндекса. Мы учим нейросети писать рекламные объявления и следим за тем, чтобы генерация делала рекламу полезнее для пользователей и эффективнее для рекламодателей: текст точно отвечает на запрос, не обещает лишнего и приводит на сайт людей, которым предложение действительно нужно. Ищу ML-разработчика, который будет вместе с нами развивать генеративные технологии с упором на качество генерации.
Рекламные технологии Яндекса стоят за показами рекламы в Поиске и на площадках Рекламной сети. Через них бизнесы находят клиентов, а пользователи — товары и услуги, которые ищут. Одно из самых быстрорастущих направлений — генеративная реклама. В Яндекс Директе есть нейрообъявления: YandexGPT пишет заголовки и тексты, учитывая запрос пользователя и содержимое сайта рекламодателя.
Наша группа развивает генерацию в рекламе и отвечает за её качество. Мы обучаем модели, которые находят ошибки в сгенерированных объявлениях, улучшаем модели генерации, проверяем гипотезы в A/B-экспериментах и доводим сгенерированные элементы объявлений до рекламного движка и ранжирования.
Обучение фильтрующих моделей
Чтобы до показа доходили только качественные сгенерированные объявления, мы обучаем фильтрующие модели: они находят выдуманные факты, подмену товара или услуги, неграмотные и нерелевантные тексты — и при этом не отсекают хорошие объявления. Вы будете развивать эти модели: собирать разметку с помощью асессоров и LLM, обучать трансформерные классификаторы, подбирать пороги под продуктовую задачу и проверять в A/B-экспериментах, какие ошибки действительно мешают пользователям и рекламодателям.
Добавление информации о генерации в рекламный движок
Сгенерированные заголовки и тексты должны не просто пройти фильтры, но и правильно участвовать в отборе и ранжировании рекламы. Вам предстоит доводить новые сгенерированные элементы объявлений до рекламного движка: передавать в него информацию о генерации, например оценку аплифта от генерации в рантайме, учитывать её в ранжировании и прогнозе кликабельности, а затем в A/B-экспериментах проверять, что реклама стала эффективнее. Чтобы решение дошло до продакшена целиком, важно понимать, как устроен весь пайплайн ранжирования объявлений в движке, и уметь договариваться со смежными командами.
Фактчекинг сгенерированных объявлений
Самая неприятная для пользователя и рекламодателя ошибка генерации — текст, который расходится с сайтом: не та цена, другие условия, обещание, которого нет на странице. Вы будете развивать фактчекинг — проверку того, что сгенерированное объявление соответствует данным рекламодателя и содержимому его сайта. Задача — пройти путь от сбора разметки до моделей, которые находят расхождения, и встроить их в контур качества, чтобы такие объявления не доходили до показа.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML