yandex
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
ГибридПолная занятость

Разработчик в команду оптимизации разметок Поиска с Алисой

ИИОценка ИИ

Работа в Яндексе над флагманским продуктом (Поиск и Алиса) с использованием современных технологий (LLM, Big Data). Отличный соцпакет и возможность влиять на опыт миллионов пользователей.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Роль требует не только уверенного владения Python и SQL, но и понимания специфики ML-инфраструктуры и работы с большими данными. Основная сложность заключается в необходимости интеграции генеративных моделей в реальные производственные процессы.

Анализ зарплаты

Медиана350 000 ₽
Рынок250 000 ₽ – 500 000 ₽
ИИОценка ИИ

Яндекс обычно предлагает зарплаты на уровне или выше медианы рынка для опытных разработчиков, дополняя их значительным пакетом бонусов и опционов. Указанные рыночные цифры соответствуют уровню Middle+/Senior Python разработчика в Москве.

Сопроводительное письмо

Меня заинтересовала вакансия разработчика в команду оптимизации разметок Поиска с Алисой. Мой опыт работы с Python и SQL, а также интерес к построению надежных пайплайнов для ML-моделей, делают меня подходящим кандидатом для решения ваших задач по автоматизации сбора датасетов.

Я имею опыт работы с инфраструктурными задачами и понимаю важность качественных данных для обучения моделей. Создание единой витрины показателей и интеграция генеративных моделей в процессы разметки — это именно те вызовы, в которых я хотел бы применить свои навыки. Буду рад обсудить, как мой опыт поможет ускорить релизы Поиска.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Яндекс уже сейчас

Присоединяйтесь к команде Яндекса и создавайте будущее поиска с помощью передовых ML-технологий!

Описание вакансии

*❤️ Разработчик в команду оптимизации разметок Поиска с Алисой*

Наша команда развивает поисковую строку с Алисой. Основополагающая часть любого ML — датасеты, и мы отвечаем за ускорение и удешевление процесса их сбора. От этого зависит частота релизов, которые напрямую влияют на пользователей Поиска. Мы работаем с быстро развивающимися продуктами на стыке ML и краудсорсинга.

Какие задачи вас ждут:

• Встраивание ML-моделей в инфраструктуру разметокСовременные генеративные модели позволяют получить качество разметки, сопоставимое с человеческой или даже лучше, на простых задачах, а также ускорить процесс разметки асессорами при помощи генеративных подсказок. Задача — строить надёжные пайплайны инференса моделей, оптимизировать их и собирать дополнительные данные, необходимые для применения моделей.

• Построение витрины разметокВ Поиске есть несколько крупных (по бюджету и количеству заданий) разметок, и в них в разной степени внедрены ML-модели. Нужно создать единую витрину, где можно будет увидеть объёмы разметки, полученной от асессоров и моделей, степень внедрения этих моделей, затраты на разные компоненты и другие показатели.

Мы ждём, что вы:• Хорошо знаете Python

• Знаете SQL или ClickHouse

Будет плюсом, если вы:• Сталкивались с технологиями обработки больших данных

• Работали с ML-моделями и агентами

• Умеете строить читаемые графики и дашборды

Наши бонусы: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

#поиск_с_алисой #бэкенд #python #SQL #clickhouse #москва #ереван #гибрид #офис

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • Machine Learning
  • SQL
  • Data Visualization
  • Big Data
  • ClickHouse

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка навыков проектирования систем обработки данных.

Как бы вы спроектировали пайплайн инференса для LLM, который должен обрабатывать тысячи запросов на разметку в секунду?

Оценка опыта работы с аналитическими БД, упомянутыми в вакансии.

В каких случаях для построения витрины данных вы выберете ClickHouse вместо классической реляционной БД?

Проверка понимания продуктовой составляющей вакансии.

Как вы будете оценивать качество разметки, полученной от ML-модели, в сравнении с разметкой асессоров?

Оценка навыков работы с Big Data.

С какими инструментами обработки больших данных вы работали и как решали проблему перекоса данных (data skew)?

Проверка умения визуализировать данные.

Какие ключевые метрики вы бы вывели на дашборд для мониторинга эффективности внедрения ML в процесс разметки?

Похожие вакансии

более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!

Россия