- Страна
- Россия
Аналитик-разработчик модели для генерации изображений YandexART
Оценка ИИВакансия в топовой технологической компании над одним из самых амбициозных проектов (YandexART). Отличный соцпакет, работа с передовым стеком (Generative AI, Agents) и сильная команда делают это предложение крайне привлекательным.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания навыков классической аналитики данных (SQL, Python) с глубоким пониманием ML-метрик и специфики генеративных моделей. Основная сложность заключается в работе с агентными сценариями и VLM, что является передовым краем технологий.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в Яндексе для аналитиков с опытом от года обычно соответствует верхней границе рыночного диапазона для Middle-специалистов, учитывая совокупный доход с учетом премий. Данная позиция предполагает работу с AI, что часто оплачивается выше среднего по рынку аналитики.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*❤️ Аналитик-разработчик модели для генерации изображений YandexART*
Наша команда развивает YandexART — генеративные модели для создания и редактирования картинок по запросу пользователя в продуктах Яндекса. Мы развиваем агентные возможности моделей: хотим научить их рассуждать, использовать веб-поиск и другие инструменты для решения многошаговых задач.
Какие задачи вас ждут:
• Оценка качества агентных сценариевРазрабатывать замеры, которые покажут, насколько качественно модели справляются с запросами при сложной генерации и редактировании картинок. Фокус — на агентских сценариях: цепочки рассуждений, веб-поиск, VLM-feedback loop.
• Создание пайплайнов генерации данных для агентных сценариевРазрабатывать пайплайны создания обучающих данных для агентских сценариев (генерация траекторий рассуждений и вызовов дополнительных инструментов, разметка через judge-модели).
• Аналитика и улучшение обучающих датасетовИскать точки роста в датасетах, определять метрики качества данных и анализировать их влияние на качество генераций в экспериментах. Создавать датасеты: проектировать сбор, запускать разметку и контролировать качество.
Мы ждём, что вы:• Занимались аналитикой больше года
• Уверенно владеете Python и SQL для анализа данных
• Знаете основы ML и метрики качества моделей
Почему у нас хорошо:Нам важно здоровье сотрудников, поэтому в крупных офисах у нас есть спортзалы — с тренажёрами, инвентарём и душевыми. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩* Откликнуться на нашем сайте
#генеративные_технологии #аналитика #SQL #python #офис #москва
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Machine Learning
- Data Analysis
- Generative AI
- VLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики работы с LLM/VLM агентами.
Как бы вы спроектировали метрику для оценки качества 'цепочки рассуждений' (Chain of Thought) в агентном сценарии генерации изображений?
Оценка навыков работы с данными для обучения моделей.
Какие подходы вы предложите для автоматической фильтрации некачественных данных в обучающем датасете, сгенерированном с помощью judge-моделей?
Проверка владения инструментарием аналитика.
Опишите ваш опыт оптимизации сложных SQL-запросов при работе с большими объемами данных для аналитики.
Понимание бизнес-метрик и их связи с ML.
Как изменения в качестве генерации изображений могут повлиять на продуктовые метрики Яндекса? Как это измерить?
Проверка знаний в области ML.
В чем заключаются особенности оценки качества VLM (Vision-Language Models) по сравнению с классическими классификаторами?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
