Разработчик DL в группу нейросетевых технологий поиска

Мы улучшаем качество поискового ранжирования — обучаем компьютер находить наиболее релевантные документы по запросу пользователя. В основе нашей работы используем архитектуру Transformer. Мы занимаемся как исследованием архитектур и подходов, так и оптимизацией обучения больших моделей.

Наша команда учит компьютер решать, какие из известных Яндексу документов будут более интересны пользователю по текущему запросу. Для этого применяются передовые технологии обработки естественного языка (NLP), глубокие нейросети, а также другие подходы из области машинного обучения.

Наши алгоритмы ранжирования постоянно совершенствуются — добавляются новые факторы (источники дополнительной информации о запросах и документах), проводятся эксперименты с архитектурой нейросетевых моделей, оптимизируются сложные алгоритмы.

Наши разработчики целиком отвечают за реализацию идей — от продумывания экспериментов и создания прототипов до оценки внедряемости и написания продуктового кода. Решаемые задачи часто связаны с обработкой больших данных в модели вычислений MapReduce. Разработка ведется на языке Python (фреймворк TensorFlow, PyTorch) и иногда на C++.

Что нужно делать:

• ставить эксперименты с тяжелыми моделями и большими объемами данных;
• развивать базовую архитектуру моделей;
• следить за новыми идеями и подходами в области NLP;
• доводить модели до production-ready состояния и выкатывать.

Мы ждем, что вы:

• понимаете принципы машинного обучения;
• умеете обучать и дебажить DL-модели;
• хорошо разбираетесь в NLP;
• знакомы хотя бы с одним из фреймворков (TensorFlow, PyTorch) и использовали его в практических задачах в областях NLP или ранжирования;
• программируете на Python.

Будет плюсом, если вы:

• знаете C++;
• умеете работать с большими объемами данных (мы считаем, что набор репрезентативного и как можно более чистого обучающего множества — это один из ключей к успеху).

Мы предлагаем:

• современный офис в центре Москвы со всем необходимым для комфортной работы и отдыха, есть парковка;
• официальное трудоустройство;
• бейджик, которым можно расплачиваться за питание на территории кампуса и в окрестностях;
• гибкий график: мы не контролируем, кто во сколько приходит и уходит, главное — выполнять задачи;
• расширенная программа ДМС: стоматология, обследования, вызов врача на дом и многое другое, оплата 80% стоимости ДМС для супругов и детей;
• высокий совокупный доход, премии каждые полгода для всех, кто работает эффективно;
• возможность участвовать в мероприятиях Яндекса (образовательные программы, лекции, митапы);
• талантливая экспертная команда, у которой можно многому научиться;
• культура открытости и взаимопомощи;
• возможность быстро увидеть результаты своей работы;
• возможность делать полезные сервисы, которыми пользуются миллионы людей.