Компания
Yandex развивает рекомендательные сервисы для миллионов пользователей и ML-инфраструктуру генеративных моделей.
Что делать
•Автоматизировать офлайн-исследовательский цикл: формировать и ранжировать гипотезы, запускать обучение, сравнивать результаты и готовить выводы.
•Проектировать инструменты для сквозного ML-конвейера — от подготовки данных и обучения до доставки весов и инференса.
•Формализовать контракты и инварианты между системами, развивать автоматическую проверку конфигураций и наблюдаемость.
•Создавать агентские сценарии для подготовки окружений, запуска обучения и выкатки моделей.
•Проектировать предсказуемую и прозрачную среду исполнения агентов с управлением контекстом и доступом, логированием, контрольными точками и откатами.
•Разрабатывать аналитику экспериментов, включая выявление аномалий в метриках и сравнение с историей похожих запусков.
Требования
•От 3 лет опыта разработки.
•Опыт работы с LLM и интерес к агентским сценариям, кодогенерации и автоматизации инженерных процессов.
•Понимание полного ML-пайплайна: подготовка данных, обучение, валидация, выкатка и инференс моделей.
•Уверенное владение Python и умение писать надёжный код.
•Умение разбираться в чужом коде и незнакомых системах и предлагать архитектурные улучшения.
Хорошо, если есть
•Опыт обучения или интеграции генеративных моделей, особенно для рекомендательных систем.
•Опыт работы с распределёнными вычислениями и большими данными.
Культура и преимущества
•Высокая техническая и исследовательская культура.
•Сотни GPU и петабайты логов для обучения и инференса моделей.
•Развитый инструментарий для прототипирования и проведения экспериментов.
•Возможность строить инструменты агентизации с нуля и влиять на архитектурные решения.
•Разнообразные проекты в области рекомендаций и возможность внедрять end-to-end решения, влияющие на пользователей.
