Яндекс · Алиса
Разработчик в команду оптимизации разметок Поиска
Навыки
- Big Data
- ClickHouse
- Дашборды и витрины
- Анализ данных
- Инференс LLM
- Machine Learning
- Python
Ещё 1
- SQL
О компании и продукте
- Мы отвечаем за ускорение и удешевление процесса их сбора. От этого зависит частота релизов, которые напрямую влияют на пользователей Поиска. Наша команда работает с быстро развивающимися продуктами на стыке ML и краудсорсинга. Какие задачи вас ждут Встраивание ML-моделей в инфраструктуру разметок. Современные генеративные модели позволяют получить качество разметки, сопоставимое с человеческой или даже лучше, на простых задачах, а также ускорить процесс разметки асессорами сложных задач при помощи генеративных подсказок. Задача заключается в построении надёжных пайплайнов инференса моделей, их оптимизации и сборе дополнительных данных, необходимых для применения моделей. Построение витрины разметок. В Поиске есть несколько крупных (по бюджету и количеству заданий) разметок, и в них в разной степени внедрены ML-модели
Задачи
- Разработчик в команду оптимизации разметок Поиска
- Необходимо построить единую витрину, где можно было бы увидеть объёмы разметки, полученной от асессоров и моделей, степень внедрения этих моделей, затраты на разные компоненты и другие показатели
- Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
Требования
- Хорошо знаете Python
- Знаете SQL или ClickHouse
- От 3 лет
- Наш отдел крайне важен для Яндекс Поиска, а именно для центральной его части — поисковой строки с Алисой
- Одной из основополагающих частей любого машинного обучения являются датасеты
Будет плюсом
- Сталкивались с технологиями обработки больших данных
- Работали с ML-моделями и агентами
- Умеете строить читаемые графики и дашборды
- Любим поиграть в покер, преферанс, кикер и бильярд в офисе, а по вечерам — в Dota 2 и CS2
- Иногда выбираемся на концерты или в бары
- Офисы в Москве
- Как в Яндексе проходят алгоритмические секции собеседований
- Как мы нанимаем бэкенд-разработчиков
- Задачи для подготовки к собеседованиям
Условия
- Больше о команде Мы регулярно устраиваем командные и кросс-командные обеды и тимбилдинги
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии27 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 27 дней назад
Среди похожихНет данных608 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдMiddleвыведено из другого признака
Формат работыОфисвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплатане указана
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки нет вовсе
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- careerОсновная публикация · 2026-07-24
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — yandex.ru.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация · тот же город
Fabrique — Python-разработчик (Django, DRF)
- Junior
- Удалённо из России
- Москва, Россия