ML-разработчик диалоговых агентов в команду продукта Нейросейлз
Мы создаём Нейросейлз — AI-помощника для малого и среднего бизнеса, который будет вести диалог и закрывать сделки на уровне лучших профессионалов. Ищем опытного ML-разработчика, готового решать сложные задачи с большими финансовыми эффектами и выводить продукт на рынок.Создание голосового диалогового агента
Вы будете создавать интеллектуальных агентов для сопровождения сделок в диалоговом режиме через голосовые и текстовые каналы. Создание copilot’а для менеджеров
Нужно разработать умного ассистента, который в реальном времени подсказывает менеджерам оптимальные стратегии коммуникации и релевантные для клиентов рекламные предложения. Персонализированное общение и предложения
В зависимости от этапа работы с клиентом мы должны уметь использовать всю доступную нам информацию о нём, в том числе предыдущую историю общения, чтобы делать коммуникацию более персонализированной. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Разрабатывали продукты на основе LLM, в том числе с использованием RAG- и агентных пайплайнов/tool-calling, и выпускали их в продакшен * Понимаете, как создавать prompt-based-решения, а затем улучшать их с помощью SFT/RL-alignment * Собирали датасеты для обучения и офлайн-оценки моделей из логов и с помощью асессоров
Вы будете создавать интеллектуальных агентов для сопровождения сделок в диалоговом режиме через голосовые и текстовые каналы. Создание copilot’а для менеджеров
Нужно разработать умного ассистента, который в реальном времени подсказывает менеджерам оптимальные стратегии коммуникации и релевантные для клиентов рекламные предложения. Персонализированное общение и предложения
В зависимости от этапа работы с клиентом мы должны уметь использовать всю доступную нам информацию о нём, в том числе предыдущую историю общения, чтобы делать коммуникацию более персонализированной. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Разрабатывали продукты на основе LLM, в том числе с использованием RAG- и агентных пайплайнов/tool-calling, и выпускали их в продакшен * Понимаете, как создавать prompt-based-решения, а затем улучшать их с помощью SFT/RL-alignment * Собирали датасеты для обучения и офлайн-оценки моделей из логов и с помощью асессоров