ML-инженер в команду распространения рекомендательных технологий

Навыки

• AI-инструменты в работе
• CUDA / ONNX / TensorRT
• Highload
• Внедрение систем
• Machine Learning
• NLP
• Рекомендательные системы

О компании и продукте

• ML-инженер в команду распространения рекомендательных технологий
• Наша команда исследует и разрабатывает ML-модели персонализации для рекомендательных сервисов. Мы делаем трансформеры поверх пользовательской истории, они являются важной частью рекламных технологий и рекомендаций в Маркете. В последнее время область рекомендательных систем становится всё ближе к NLP: при обучении мы разделяем стадии претрейна и SFT, видим похожие законы масштабирования моделей и обучаемся на сотнях GPU. Но есть и важные отличия: в сервисах динамически меняется множество рекомендуемых сущностей, а мощность этого множества может достигать порядка 10^9. Помимо этого, каждое пользовательское событие несёт в себе гораздо больше информации, чем один текстовый токен. Наша цель — объединить лучшее из двух миров — RecSys и NLP — и улучшить конкретные продукты нашими технологиями. Какие задачи вас ждут Претрейн или обучение восстановлению логирующей политики

Задачи

• При желании можно погрузиться в разные сервисы или попробовать другие подходы в рекомендациях
• Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Требования

• Хотите заниматься прикладными ML-исследованиями
• Хорошо знаете основы современного Deep Learning
• Умеете превращать научные статьи в код: реализовывали SOTA-методы и алгоритмы
• От 3 лет
• Машинное обучение
• Если вы хорошо знаете DL, ориентируетесь в современном RecSys или NLP и внедряли нейросети в продакшен — ждём вас!

Будет плюсом

• Имеете опыт внедрения нейросетей в продакшен
• Следите за трендами в RecSys, NLP или CV и регулярно читаете статьи
• Занимались спортивным программированием, участвовали в ML-соревнованиях или хакатонах
• Больше о команде Наша R&D-команда разрабатывает передовые рекомендательные технологии, которые используются в масштабах всего Яндекса
• Мы ищем сильного ML-инженера, который будет исследовать новые подходы в рекомендациях и доводить их до продуктового состояния

Условия

• Возможность развития вширь
• Как R&D-команда, мы не ограничены одним продуктом или одной технологией

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.