Свяжитесь напрямую по этой вакансии
Поисковые технологии — ДНК бизнес-группы поиска Яндекса. Уже сейчас каждый пятый запрос относится к поиску товаров — этот сценарий даёт 40% прибыли. Мы работаем над поисковиком, который ищет информацию по десяткам тысяч интернет-магазинов, и планируем встроить в него удобный ИИ-консультант. Он будет сравнивать товары по характеристикам и поможет решить, где лучше купить тот или иной товар.
Наша команда отвечает за качество структуры товарной базы. Мы создаём карточки товаров и «приклеиваем» к ним предложения от магазинов, чтобы пользователи могли выбрать лучшую цену или самую быструю доставку.
В нашей базе — миллиарды товаров: ML-моделям приходится сравнивать тысячи товаров в секунду, а мы придумываем нестандартные решения для оптимизации процессов. Подробнее о задаче сравнения товаров (aka Product Matching) мы рассказали на ML Party.
Обучение моделей и внедрение их в конечный продукт Дообучать модели YandexGPT на генерацию контента, задачу классификации и т. д. Обучать нейронные сети и модели градиентного бустинга. Заниматься кластеризацией миллиардов товаров. Выполнять полный цикл работ от сбора датасета до внедрения модели в конечный продукт. Исследовать новейшие ML-подходы и предлагать идеи для улучшения качества моделей. Находить trade-off между качеством и скоростью инференса моделей.
3-5 лет
Опыт работы
Полная занятость
Тип занятости
Гибрид, Офис
Формат работы
Middle
Грейд
Data Science & ML
Специализация
IT & Tech
Отрасль
Корпорация
Тип компании
По городу
По городу
3-5 лет
Опыт работы
Полная занятость
Тип занятости
Гибрид, Офис
Формат работы
Middle
Грейд
Data Science & ML
Специализация
IT & Tech
Отрасль
Корпорация
Тип компании