NLP-разработчик Консьержа в Алису
Мы делаем Алису умнее! Огромный вызов в нашей сфере сейчас — работа ассистентов на срезе Консьержа. Глобальная цель — сделать единую точку входа для решения произвольных задач пользователей. Откликайтесь, если работали с RAG-системами и агентами и разбираетесь в SOTA-подходах.Сбор бенчмарка
Вы будете собирать образ среза Консьержа. Это глубокая исследовательская задача с вайбами CTF. Тут не получится просто взять данные из прода, потому что его нет. Нужно придумать примеры, собрать футуристическую эмуляцию и найти точки роста внутренних и внешних SOTA-моделей. Построение RL-сред
Вам предстоит масштабировать процесс сбора интересных примеров. Это позволит не только провести более качественный замер, но и дать полезный сигнал при обучении моделей через RL-среды. Развитие продукта
Вы будете анализировать данные, генерировать направления роста, проверять гипотезы в проде и улучшать продукт. Внедрение SOTA-подходов
Вам предстоит следить за трендами в сфере, проводить амбициозные эксперименты и доносить успешные исследования до релиза. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Работали с RAG-системами и агентами * Работали над кросс-функциональными проектами * Запускали ML-системы в продакшен * Разбираетесь в SOTA-подходах в сфере * Хотите сделать Алису лучше* Имеете опыт в ML-аналитике * Выступали на конференциях
Вы будете собирать образ среза Консьержа. Это глубокая исследовательская задача с вайбами CTF. Тут не получится просто взять данные из прода, потому что его нет. Нужно придумать примеры, собрать футуристическую эмуляцию и найти точки роста внутренних и внешних SOTA-моделей. Построение RL-сред
Вам предстоит масштабировать процесс сбора интересных примеров. Это позволит не только провести более качественный замер, но и дать полезный сигнал при обучении моделей через RL-среды. Развитие продукта
Вы будете анализировать данные, генерировать направления роста, проверять гипотезы в проде и улучшать продукт. Внедрение SOTA-подходов
Вам предстоит следить за трендами в сфере, проводить амбициозные эксперименты и доносить успешные исследования до релиза. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Работали с RAG-системами и агентами * Работали над кросс-функциональными проектами * Запускали ML-системы в продакшен * Разбираетесь в SOTA-подходах в сфере * Хотите сделать Алису лучше* Имеете опыт в ML-аналитике * Выступали на конференциях