Разработчик ML в команду контент-системы товарного поиска (ML-склейка)

Навыки

• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• C++
• Анализ данных
• E-commerce
• Инференс LLM
• Machine Learning

О компании и продукте

• Мы работаем над поисковиком, который ищет информацию по десяткам тысяч интернет-магазинов, и планируем встроить в него удобный ИИ-консультант
• Наша команда отвечает за качество структуры товарной базы. Мы создаём карточки товаров и «приклеиваем» к ним предложения от магазинов, чтобы пользователи могли выбрать лучшую цену или самую быструю доставку. В нашей базе — миллиарды товаров: ML-моделям приходится сравнивать тысячи товаров в секунду, а мы придумываем нестандартные решения для оптимизации процессов. Какие задачи вас ждут Обучение моделей и внедрение их в конечный продукт

Задачи

• Разработчик ML в команду контент-системы товарного поиска (ML-склейка)
• Поисковые технологии — ДНК бизнес-группы поиска Яндекса
• Уже сейчас каждый пятый запрос относится к поиску товаров — этот сценарий даёт 40% прибыли
• Он будет сравнивать товары по характеристикам и поможет решить, где лучше купить тот или иной товар
• 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

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
• От 3 лет
• Владеете C++ или готовы его изучить

Будет плюсом

• Обучали большие ML-модели типа BERT
• Работали с генеративными сетями типа СhatGPT
• Выстраивали инфраструктуру ML-процессов
• Офисы в Москве

Условия

• Гибридный
• Машинное обучение

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.