Крауд — это внутренний сервис, который решает бизнес-задачи продуктов Яндекса с помощью тысяч удалённых сотрудников. Мы разрабатываем ML-модели для создания и развития умных чат-ботов, рекомендательных систем для операторов колл-центра и другие модели для оптимизации процессов поддержки и улучшения клиентского опыта.
Вы сможете работать с передовыми NLP-моделями (GPT-like) и извлекать из них пользу для конечных пользователей.
Технологии/инструменты
PythonSQL
Что нужно делать
Организовывать сбор данных и наполнение датасетов для построения ML-моделей, следить за их качеством и чистотой.
Заниматься очисткой данных и валидацией датасетов.
Оценивать качество работы моделей и их влияние на продуктовые метрики, проводить исследования, эксперименты и проверять гипотезы.
Составлять требования для команды DWH на предмет хранения и логирования данных.
Заниматься задачами на стыке MLOps и аналитики, оценивать, в какой момент модели нужно дообучать, какие данные с точки зрения бизнеса помогут повысить качество моделей.
Строить ad hoc-аналитику (используем как и BI-инструменты, так и разовую визуализацию в Jupyter Notebooks), разрабатывать новые метрики и улучшать существующие, анализировать изменение показателей.
Типовые задачи:
Рассчитать real time-метрики качества предсказаний модели для умных чат-ботов и организовать для этого существующую инфраструктуру.
Оценить влияние порогов предсказаний модели на продуктовые метрики: пользовательские оценки, долю успешных сессий.
Посчитать, увеличилась ли производительность операторов и скорость решения диалога после обновления модели рекомендаций реплик для операторов.
Просмотреть бизнес-процесс, найти артефакты процесса и выделить из них фичи, которые могут повысить качество модели, оценить, можно ли извлечь эти фичи из данных.
Мы ждем, что вы
Окончили вуз по технической или экономической специальности.
Работали аналитиком данных больше двух лет.
Работали с ML-моделями и понимаете, где они нужны, а где избыточны.
Работали с DWH и современными БД.
Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений, формируете результаты своей работы в виде чётко сформулированных выводов.
Хорошо знаете математику, основы теории вероятностей и математической статистики.
Владеете Python, использовали популярные библиотеки для анализа данных (Pandas, Matplotlib, scikit-learn и др.).
Условия
Офисный или гибридный формат работы в одном из наших офисов в России, Сербии, Казахстане или Армении.
Сильная команда, с которой можно расти.
Сложные задачи для сервисов с миллионами пользователей.
Возможность влиять на процесс и результат.
Зарплата на уровне рынка и выше.
Премии каждые полгода для всех, кто успешно прошёл ревью.
Ипотечные программы под 3% на 10 лет или без процентов на 3 года.
Компенсация оплаты питания.
Расширенная программа ДМС, оплата 80% стоимости ДМС для супругов и детей.
Спортзал, тренажёрный зал, йога в офисе.
Гибкий график работы.
Бесплатная парковка.
Евгений Смирнов Talent Associate
О компании Яндекс
Сфера
Продуктовая компания
Инвестиции
$100M+
Размер
1001+
Яндекс — одна из крупнейших IT-компаний в России. Компания развивает самую популярную в стране поисковую систему и создаёт сервисы, которые делают жизнь людей более комфортной и яркой. Сервисы Яндекс помогают в повседневных делах в офлайне и онлайне. С их помощью можно искать информацию в интернете, слушать музыку, выбирать товары и места, заказывать еду, перемещаться по городу и делать многое другое. Яндекс предлагает также продукты для рекламодателей и владельцев бизнеса.