Яндекс · Алиса

Разработчик в команду оптимизации разметок Поиска

Middle · Офис · Москва, Россия · Английский не нужен

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

Работодатель

Яндекс

50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 1%

Открыть профиль компании

Безопасность

Отклик уходит на сайт источника

Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайтеyandex.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

  1. Почему похожа: похожая специализация · тот же грейд

    CSSSR

    DevOps-инженер

    • Middle
    • Удалённо
    Подробнее