- Страна
- Россия
ML-разработчик в Рекламу
Оценка ИИЭто отличная позиция в топовой технологической компании с сильной инженерной культурой, доступом к уникальным данным и современным стеком (LLM, RecSys). Высокий балл за масштаб задач и отличный соцпакет.
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 ИИВысокая сложность обусловлена необходимостью глубоких знаний в DL/ML, опыта работы с LLM и большими данными, а также умения проводить сложные A/B-тесты в высоконагруженных системах.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для ML-инженеров такого уровня в Москве рыночный диапазон составляет от 300 до 550 тысяч рублей в зависимости от грейда. Яндекс обычно предлагает конкурентоспособную оплату, соответствующую верхним границам рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🖤* ML-разработчик в Рекламу
Мы умеем на лету генерировать персонализированные тексты рекламных объявлений, адаптируя предложение рекламодателя для пользователей. Внедряем генеративные, дискриминативные и ранжирующие модели в одну из крупнейших рекомендательных платформ.
Вы станете работать в команде с сильными исследователями и инженерами, перенимать их опыт и влиять на то, как будет выглядеть реклама в интернете завтра.
Какие задачи вас ждут:
• Исследование и разработка LLM
Заниматься полным циклом работы с языковыми моделями: от гипотез и экспериментов до оптимизации и внедрения моделей в продакшен.
• Проведение A/B-экспериментов
Валидировать гипотезы через масштабные A/B-тесты, анализировать их влияние на ключевые продуктовые и бизнес-метрики.
• Работа с продуктом
Взаимодействовать с инженерами и продакт-менеджерами, чтобы превращать успешные исследовательские решения в рабочие фичи.
• Анализ и оптимизация
Отслеживать качество работы моделей, искать точки роста и устранять слепые зоны в данных и алгоритмах, чтобы улучшать ключевые метрики.
Мы ждём, что вы:
• Хорошо знаете основы современного ML и DL
• Готовы работать с большими данными и распределёнными вычислениями
• Хотите заниматься прикладными ML-исследованиями
• Имеете практический опыт в NLP или RecSys
Почему у нас хорошо:
Мы предоставляем полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩 {{apply_contact}} на нашем сайте*
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Machine Learning
- Deep Learning
- NLP
- RecSys
- LLM
- A/B Testing
- Python
- Distributed Computing
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектурных особенностей современных языковых моделей.
Расскажите о различиях в подходах к дообучению (fine-tuning) LLM для задач генерации текстов и задач ранжирования.
Оценка навыков работы с данными в условиях высокой нагрузки.
С какими инструментами распределенных вычислений вы работали и как решали проблему перекоса данных (data skew)?
Важно понимать, как кандидат оценивает успех своих моделей.
Какие прокси-метрики вы бы выбрали для оценки качества генерации рекламных объявлений до запуска A/B-теста?
Проверка практического опыта внедрения моделей.
Опишите ваш опыт оптимизации инференса тяжелых моделей для работы в реальном времени.
Оценка продуктового мышления.
Как вы поступите, если оффлайн-метрики модели выросли, а онлайн A/B-тест показал просадку по выручке?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
