Яндекс

ML-разработчик в команду генеративных технологий рекламы Яндекса (AI)

Коротко

ML-разработчик в команде генеративных технологий рекламы Яндекса: обучение фильтрующих и трансформерных классификаторов для выявления выдуманных фактов и нерелевантных текстов, фактчекинг сгенерированных объявлений, интеграция в ранжирование и прогноз кликабельности, проектирование A/B-экспериментов. Требуется от 5 лет опыта разработки, уверенное владение Python, PyTorch и SQL, опыт обучения трансформерных моделей для классификации текстов и знание статистики и A/B-тестирования. Работа в Москве в гибридном формате.

Локация
Москва, Россия; гибридный формат с работой из офиса
Компания
Рекламные технологии Яндекса обеспечивают показы рекламы в Поиске и рекламной сети, включая генерацию заголовков и текстов объявлений с помощью YandexGPT.
Что делать
•Обучать фильтрующие модели для выявления выдуманных фактов, подмены товаров и услуг, неграмотных и нерелевантных рекламных текстов.
•Собирать разметку с помощью асессоров и LLM, обучать трансформерные классификаторы и подбирать пороги под продуктовые задачи.
•Интегрировать информацию о генерации в рекламный движок, ранжирование и прогноз кликабельности.
•Развивать фактчекинг сгенерированных объявлений и проверять соответствие текстов сайтам и данным рекламодателей.
•Проектировать и анализировать A/B-эксперименты, доводить решения от гипотезы до продакшена.
Требования
•От 5 лет опыта разработки.
•Опыт обучения трансформерных моделей для классификации текстов и вывода их в продакшен.
•Знание статистики, анализа данных и проектирования A/B-экспериментов; понимание кликабельности, конверсии и выручки в рекламе.
•Уверенное владение Python, PyTorch и SQL, опыт обработки больших объёмов данных в распределённых системах.
•Готовность самостоятельно вести задачи от гипотезы до эксперимента и продакшена.
Хорошо, если есть
•Опыт дообучения генеративных моделей с подкреплением: RLHF, DPO, GRPO или аналогичные подходы.
•Опыт создания разметки данных и применения LLM для разметки и оценки текстов.
•Опыт фактчекинга сгенерированных текстов с использованием NLI-моделей или retrieval.
•Знания ранжирования, прогнозирования CTR, рекламных или поисковых продуктов.
Культура и преимущества
•Гибридный формат работы в московском офисе.
•Работа над генеративными технологиями, влияющими на качество и эффективность рекламы.
•Взаимодействие со смежными командами рекламного движка и ранжирования.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте

Ещё в Яндекс