Яндекс.Карты — один из самых популярных сервисов по поиску и выбору мест в самом широком смысле: ежедневно мы помогаем десяткам миллионов пользователей находить вполне конкретные организации на карте (например, «Яндекс на Льва Толстого») и формируем рекомендации по сложным и нетривиальным запросам, на которые нет однозначного ответа, — когда есть много подходящих результатов, и из них нужно выбрать самые-самые (например, «ресторан с красивым видом на город»).
Одним из ключевых компонентов геопоиска является геосаджест — сервис, позволяющий работать с короткими и неполными запросами по мере их ввода в поисковой строке (например, «ресто» или «большой теа»). Геосаджест является точкой входа № 1 во многих приложениях Яндекса (например, в Яндекс.Такси) и непосредственно влияет на успешность всевозможных пользовательских сценариев. Отсюда высокие требования к качеству работы сервиса, времени отклика, надёжности.
Ключевая задача нашей команды — с помощью современных ML-подходов создавать качественные алгоритмы, позволяющие уже по небольшим запросам и префиксам, во-первых, распознавать пользовательские сценарии, а во-вторых, формировать наиболее качественную выдачу для этих сценариев.
Качество ранжирования
Из всего многообразия существующих документов (десятков миллионов адресов и организаций) вам нужно будет набирать ограниченное подмножество документов-кандидатов (тысячи), среди которых точно есть подходящие под запрос пользователя. Более того, это подмножество потом нужно будет упорядочивать, чтобы отдать пользователю самые-самые (буквально 5–7).
Качество текстовых подсказок
Зачастую пользователи не ищут конкретную организацию, а пытаются сформулировать запрос для выбора и поиска подходящего места. Вам предстоит помогать доформулировать «тот самый» запрос после ввода уже небольшого префикса: дописывать сам префикс до полного запроса с помощью нейросетей или находить наиболее подходящие по смыслу запросы-подсказки.
Большие языковые модели
В поиске мы используем множество асессорских разметок для обучения моделей. Один из способов повысить эффективность и качество разметок — использовать тяжёлые LLM. В геосаджесте мы решили пойти сразу по второму пути: наша команда повышает эффективность сбора разметок и общее качество данных для обучения, применяя YandexGPT, чтобы в конечном счёте улучшить опыт пользователя, предложив более точное ранжирование и более подходящие подсказки.
Забота о здоровье
Расширенная медицинская страховка начинает работать с первого месяца в Яндексе. В неё входят: стоматология, ежегодные чекапы, неотложная помощь за рубежом, лечение критических заболеваний, в том числе онкологии, и страхование от несчастных случаев.
А также
Страховка для родственников по системе 80/20
Рост и развитие
В Яндексе есть всё, чтобы постоянно развиваться и учиться новому: внутренняя образовательная платформа, менторство и программы для начинающих и опытных руководителей.
А также
Кроме того, в Яндексе есть внутренние проекты, где наши сотрудники делятся экспертизой, обсуждают сложные темы и разбирают кейсы своих проектов.
Спорт
Во всех крупных офисах Яндекса есть спортзалы со всем необходимым: тренажёрами, спортивным инвентарём, душевыми, шкафчиками для одежды и вещей. Можете заниматься самостоятельно, а можете с корпоративным тренером.
А также
Спортивный клуб Яндекса
И еще
Яндекс — одна из крупнейших ИТ-компаний в России. Мы развиваем самую популярную в стране поисковую систему и создаём сервисы, которые помогают людям в повседневных делах. 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 бизнеса.