- Страна
- Россия
Технический менеджер (стажёр)
Оценка ИИОтличная возможность для старта карьеры в топовой технологической компании. Работа с передовыми AI-технологиями и реальными e-com задачами дает мощный буст профессиональному росту.
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 ИИДля стажёрской позиции требования умеренные: достаточно базовых знаний Python и понимания ML. Основная сложность будет заключаться в работе с большими массивами данных и интеграции в сложные процессы крупной тех-компании.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для стажёров в Яндексе обычно соответствует рыночным стандартам для крупных IT-компаний, обеспечивая комфортный уровень для начала карьеры. Точные цифры зависят от количества рабочих часов в неделю.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
**Технический менеджер (стажёр)
Можно без опыта**
Команда развивает технологии для городских сервисов и еком-направления. Мы занимаемся созданием и внедрением решений, которые помогают обрабатывать большие массивы данных о товарах, улучшают поиск и рекомендации, а также автоматизируют рутинные процессы с помощью современных AI-инструментов.
В фокусе нашего внимания — проекты по автоматизации разметки данных и разработка скилов для агентов. Мы работаем над тем, чтобы сделать процессы обработки информации быстрее и качественнее, внедряя алгоритмы машинного обучения и интеллектуальные сценарии.
Сейчас мы ищем стажёра, который поможет нам масштабировать эти решения. Это отличная возможность погрузиться в продуктовую разработку с сильным техническим уклоном, поработать с большими данными и современными AI-моделями в крупной технологической компании.
Какие задачи вас ждут
Автоматизация еком-проектов
В рамках этого направления предстоит участвовать в создании пайплайна автоматизации для одного из ключевых проектов — определения дублирующихся товаров по изображениям. В задачи входит проработка контекстной базы, участие в настройке конвейеров обработки данных и оценка релевантности рекомендательной выдачи. Предстоит работать с платформой для разметки и применять знания в области ML для улучшения качества моделей.
Разработка скилов для AI-агентов
Вторая важная задача — участие в создании и развитии сценариев (скилов) для агентов, которые используются в проектах по разметке данных. Необходимо помогать реализовывать такие скилы, чтобы агент мог учитывать специфику разных проектов и выполнять задачи по аналитике и разметке более эффективно. Это позволит вынести часть рутинных действий на уровень интеллектуальных помощников.
Мы ждём, что вы
— Имеете базовое понимание принципов машинного обучения и искусственного интеллекта, а также интересуетесь автоматизацией процессов
— Владеете основами алгоритмического мышления; знакомы с Python (или другим языком программирования) на уровне чтения кода и написания скриптов
— Умеете структурировать информацию и самостоятельно разбираться в новой предметной области для эффективной постановки задач AI-инструментам
— Готовы взаимодействовать со смежными командами (в том числе ML-разработчиками) для дообучения моделей, а также с заказчиками для защиты предлагаемых решений и методов автоматизации
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- Machine Learning
- Artificial Intelligence
- Data Labeling
- Data Analysis
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка базовых навыков программирования, необходимых для автоматизации.
Расскажите о самом сложном скрипте на Python, который вы писали. Какие задачи он решал?
Оценка понимания специфики проекта по поиску дубликатов.
Как бы вы подошли к оценке качества модели, которая определяет дубликаты товаров по изображениям? Какие метрики здесь важны?
Проверка навыков системного мышления и работы с AI.
Как вы понимаете процесс создания 'скилла' для AI-агента? Какие этапы он должен включать?
Оценка коммуникативных навыков и умения работать в команде.
Как бы вы объяснили ML-разработчику необходимость изменения в пайплайне данных, если текущий результат не устраивает заказчика?
Проверка мотивации и интереса к области.
Какие современные тренды в области AI-агентов и автоматизации разметки данных вам кажутся наиболее перспективными?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
