Наша команда разрабатывает ML-сервисы Yandex SpeechKit, OCR и Vision, Translate, YandexGPT, Alice AI и инструменты, которые помогают специалистам по Data Science обучать нейросетевые модели на десятках терабайт данных и сотнях GPU, контролировать эксплуатацию этих моделей в облаке и в контуре клиента.
Помимо этих базовых ML-технологий, мы сами разрабатываем и продукты поверх них. Например, Realtime API (для speech-to-speech голосовых помощников), AI Search (платформу для построения раг-решений), SpeechSense (платформу речевой аналитики).
Мы ищем специалиста по Data Science и аналитике.
Анализировать пользовательский опыт и строить метрики и процессы оценки качества ML-сервисов и продуктов
Чтобы улучшать качество наших моделей и продуктов, понимать их сильные и слабые места и приоритизировать планы разработки новой функциональности, необходима качественная и количественная аналитика. Без метрик и приборов, которые покажут, куда необходимо двигаться, жить нельзя — и вы поможете нам строить такие приборы и процессы их регулярного обновления.
Строить процессы разметки данных для обучения ML-моделей
Один из ключевых факторов, влияющих на качество ML-моделей, — это данные для обучения. Вы будете разрабатывать процессы сбора и разметки данных, оценивать и улучшать качество процессов. Примеры задач: разметка данных для распознавания речи на узбекском языке; сбор обучающих данных для задач текстовой классификации.
Помогать проверять продуктовые гипотезы
Мы не только разрабатываем модели, но и помогаем внедрять их в продукты. При внедрении возникает множество гипотез о том, что и как можно сделать с помощью моделей. Для проверки гипотез часто требуется разработать и проанализировать прототип, выбрать лучший вариант решения задачи. Вы поможете менеджерам продукта и разработчикам строить прототипы и изучать варианты технических решений. Пример задачи: анализ разных алгоритмов кластеризации текстов на основе GPT.
Будет плюсом, если вы
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.
Также мы оплачиваем участие в профильных конференциях — как в качестве спикера, так и в качестве участника.
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
Yandex Cloud — публичная облачная платформа, которая предоставляет корпорациям, среднему бизнесу и частным разработчикам масштабируемую инфраструктуру, сервисы хранения данных, инструменты машинного обучения и средства разработки. С 2018 года платформа выросла вдвое не только по суммарному доходу, но и по клиентской базе: ежедневно сервисы используют более 10 тысяч компаний.
