- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Аналитик-разработчик мультимодальных моделей
Оценка ИИВакансия в топовой технологической компании (Яндекс) над флагманским продуктом (Алиса). Работа с передовыми технологиями (VLM, Agentic systems) и отличный социальный пакет делают это предложение крайне привлекательным для специалистов в области ML и Data Science.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания навыков классической аналитики данных (SQL, Python) и глубокого понимания современных LLM/VLM архитектур, включая методы reasoning и tool-use. Сложность заключается в необходимости работы с неструктурированными мультимодальными данными и создании сложных бенчмарков.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиций уровня Middle/Senior в Яндексе в области ML-аналитики рынок в России обычно предлагает от 250 000 до 450 000 рублей после вычетов, в зависимости от грейда. Данная роль предполагает высокую квалификацию на стыке разработки и аналитики.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Яндекса, чтобы обучать Алису рассуждать и работать с мультимодальными данными!
Описание вакансии
*🔎 Аналитик-разработчик мультимодальных моделей*
Наша команда оценивает качество модели Alice AI VLM, ищет точки роста, улучшает данные для её обучения. Мы работаем над созданием агентной системы, которая повысит качество ответов Алисы: хотим научить её рассуждать, а также вызывать тулы.
Какие задачи вас ждут:
• Исследование опенсорсных и создание собственных бенчмарковАнализировать, применимы ли бенчмарки для агентных VLM (GTA, ToolVQA, TIR-BENCH) к нашим продуктовым сценариям, и выявлять пробелы в покрытии. Разрабатывать бенчмарки, отражающие реальные пользовательские запросы к Алисе, с фокусом на multi-image-сценариях, цепочках рассуждений и вызовах тулов.
• Декомпозиция проблем и поиск точек ростаДетально разбирать ошибки модели на сложных запросах: строить таксономию типов ошибок и измерять вклад каждого класса в общее качество, чтобы приоритизировать направления улучшения.
• Создание пайплайнов генерации данныхРазрабатывать масштабируемые пайплайны создания обучающих данных для reasoning- и tool-use-сценариев.
Мы ждём, что вы:• Занимались аналитикой больше года
• Уверенно владеете Python и SQL для глубокого анализа данных
• Активно применяете генеративные модели в работе и/или повседневной жизни
Почему у нас классно:
Мы предоставляем полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. Это не все бонусы — полный список тут.
#генеративные_технологии #аналитика #SQL #python #удалённо #гибрид #офис
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Data Analysis
- Python
- Machine Learning
- LLM
- SQL
- Generative AI
- Benchmarking
- VLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики мультимодальных моделей и их оценки.
Какие основные метрики и подходы вы бы использовали для оценки качества multi-image сценариев в VLM?
Оценка навыков проектирования пайплайнов данных для обучения.
Как бы вы организовали процесс автоматической генерации синтетических данных для обучения модели вызову внешних инструментов (tool-use)?
Проверка аналитического мышления и умения работать с ошибками.
Опишите ваш подход к построению таксономии ошибок модели: как определить, является ли ошибка проблемой данных, архитектуры или процесса инференса?
Проверка технического стека.
Расскажите о наиболее сложной задаче по анализу данных, которую вы решали с помощью Python и SQL: с какими ограничениями столкнулись?
Оценка знакомства с актуальными исследованиями.
