Разработчик DL в группу исследований и разработки нейронных моделей

Наша команда помогает поисковой системе решать, какие из документов будут более интересны пользователю по его запросу. Мы применяем передовые технологии обработки естественного языка (NLP), глубокие нейросети и другие подходы из области машинного обучения. Совершенствуем алгоритмы ранжирования: экспериментируем с архитектурой нейросетевых моделей, добавляем новые сигналы, оптимизируем алгоритмы.

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

Что нужно делать:

• собирать лучшие данные для обучения моделей (мы считаем, что один из ключей к успеху — набор репрезентативного и как можно более чистого обучающего множества);
• обучать «тяжёлые» модели на больших объёмах данных;
• улучшать архитектуру моделей;
• доводить модели до продакшена;
• писать эффективный код, который выдержит гигантский поток запросов на машинах поисковых кластеров Яндекса;
• следить за новыми идеями и подходами в области NLP.

Мы ждем, что вы:

• понимаете принципы машинного обучения;
• умеете обучать и отлаживать DL-модели;
• хорошо разбираетесь в NLP;
• знакомы с фреймворками TensorFlow или PyTorch и решали с их помощью задачи в области NLP или ранжирования.

Будет плюсом, если вы:

• знаете C++;
• умеете работать с большими объёмами данных.

Условия:

• сильная команда, с которой можно расти;
• сложные задачи для сервисов с миллионами пользователей;
• возможность влиять на процесс и результат;
• 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, оплата 80% стоимости ДМС для супругов и детей;
• высокий совокупный доход, премии каждые полгода для всех, кто работает эффективно;
• возможность участвовать в образовательных программах, лекциях, митапах;
• талантливая команда экспертов, у которой можно многому научиться;
• культура открытости и взаимопомощи;
• возможность быстро видеть результаты работы и делать сервисы, которыми пользуются миллионы людей.