ML-разработчик в команду ленты Ритма
Ритм — сервис рекомендаций коммерческого контента, интегрированный на разных поверхностях. Приходите заниматься ML-разработкой полного цикла, экспериментировать с анализом данных и обучать генеративные модели. Ждём, что вы глубоко понимаете принципы ML и готовы писать на C++.Полный цикл ML-разработки от идеи до внедрения
Наша продуктовая и ML-разработка идут непрерывно: мы постоянно генерируем гипотезы, проверяем их на данных и внедряем лучшие решения в сервис. Вам предстоит участвовать на всех этапах: от исследований и прототипирования новых моделей до их оптимизации, production-реализации, A/B-тестирования и последующего мониторинга. Ключевая цель — не только создать рабочую модель, но и обеспечить её стабильную, масштабируемую и эффективную работу для миллионов пользователей. Эксперименты с анализом данных, паттернами поведения пользователей и различными схемами рекомендаций
Качество сервиса напрямую зависит от глубины понимания пользователей и данных. Вам предстоит анализировать большие данные, выявлять скрытые паттерны поведения и на их основе исследовать новые подходы к рекомендациям — от изменения способов формирования кандидатов до пересмотра логик ранжирования. Обучение и внедрение генеративных моделей
Генеративные модели открывают новые возможности для персонализации. Вам предстоит исследовать, обучать такие модели и интегрировать их в рабочий пайплайн рекомендательного сервиса. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
* Глубоко понимаете принципы ML и готовы применять знания в решении реальных задач * Знаете C++ или хотите его изучить * Хорошо владеете Python * Искренне интересуетесь внедрением изменений, существенно влияющих на пользовательские сервисы* Занимались рекомендательными системами или NLP * Эксперт по C++ * Работали с трансформерными моделями * Работали с PyТorch или другими фреймворками глубокого обучения
Наша продуктовая и ML-разработка идут непрерывно: мы постоянно генерируем гипотезы, проверяем их на данных и внедряем лучшие решения в сервис. Вам предстоит участвовать на всех этапах: от исследований и прототипирования новых моделей до их оптимизации, production-реализации, A/B-тестирования и последующего мониторинга. Ключевая цель — не только создать рабочую модель, но и обеспечить её стабильную, масштабируемую и эффективную работу для миллионов пользователей. Эксперименты с анализом данных, паттернами поведения пользователей и различными схемами рекомендаций
Качество сервиса напрямую зависит от глубины понимания пользователей и данных. Вам предстоит анализировать большие данные, выявлять скрытые паттерны поведения и на их основе исследовать новые подходы к рекомендациям — от изменения способов формирования кандидатов до пересмотра логик ранжирования. Обучение и внедрение генеративных моделей
Генеративные модели открывают новые возможности для персонализации. Вам предстоит исследовать, обучать такие модели и интегрировать их в рабочий пайплайн рекомендательного сервиса. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
* Глубоко понимаете принципы ML и готовы применять знания в решении реальных задач * Знаете C++ или хотите его изучить * Хорошо владеете Python * Искренне интересуетесь внедрением изменений, существенно влияющих на пользовательские сервисы* Занимались рекомендательными системами или NLP * Эксперт по C++ * Работали с трансформерными моделями * Работали с PyТorch или другими фреймворками глубокого обучения