Перевести видео в реальном времени
Выбрать подходящие треки из 100 миллионов записей
Помочь беспилотникам увидеть
Помочь Алисе услышать
Даниил выпускник Школы Анализа Данных Яндекса. Он пришёл в компанию разработчиком и занялся созданием рекомендательной системы для Медиасервисов — Радио, Музыки и Кинопоиска, — а в 2018 году возглавил это направление.
Даниил Бурлаков
В Яндексе — больше 6 лет
Медиасервисы всегда славились атмосферой стартапа, особенно наш отдел. Мне с первых дней было очень классно, особенно когда от идеи до ревью и выкатки фичи в прод проходило всего 3‑4 дня.
Рекомендации — это такой полуисследовательский проект, в котором заранее неизвестен результат и почти нет строгих дедлайнов.
Виктор закончил факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ, но программистом не стал: говорит, задачи были слишком простыми и рутинными. Вместо этого он поступил в ШАД, потом стал стажёром в службе компьютерного зрения, а позже попал в команду, которая работает над беспилотниками. Сейчас он возглавляет группу AI-сервисов для картографии.
Виктор Юрченко
В Яндексе — больше 7 лет
Я довольно рано понял, что мне не интересно делать рутинные задачи, которые и без меня могут сделать другие.
Поэтому меня и привлекло машинное обучение: тут непонятно, как решать задачи — у тебя есть массив данных, и тебе из него нужно с помощью аналитики найти алгоритм, стратегию, как решать задачу. Это вызов.
До 2018 года Никита был учёным и работал в исследовательском центре международной нефтяной компании, разрабатывая автоматизированные системы исследований — своеобразных роботов для управления экспериментами и сбором данных. Но однажды он загорелся машинным обучением и начал ходить на различные тренировки и мероприятия по ML в Яндексе, а спустя некоторое время устроился аналитиком в одну из команд.
Никита Рыжиков
В Яндексе — больше 4 лет
Одна из вещей, которая мне дико не нравилась на прошлом месте — я не мог доверять техническим навыкам коллег. Чего‑то мне в них недоставало для того, чтобы делать крутые продукты. Либо им не хватало экспертизы, либо они ленились и не желали разбираться в чём‑то новом.
Здесь тебя окружают люди, которым ты доверяешь, которые в своей области зачастую гораздо сильнее тебя.
Михаил — выпускник первого набора ШАД. Он пришёл в Яндекс стажёром, и за это время успел поработать и в Медиасервисах (как раз над системой рекомендаций), и в Рекламе, и в Медиамониторинге. А сейчас он возглавляет группу ML в отделе компьютерного зрения.
Михаил Ройзнер
В Яндексе — почти 15 лет
Я искренне считаю, что в России с точки зрения машинного обучения в индустрии, просто нет равных Яндексу. Здесь работает очень много людей, у которых можно учиться.
Плюс здесь очень большой упор на технологии и на правильно поставленную системную работу сервиса — чтобы правильно строить метрики, улучшать саму систему с точки зрения этих метрик, и улучшать само понятие метрик.
Как и многие другие ML-специалисты в Яндексе, Антон пришёл в компанию из ШАД стажёром в отдел машинного перевода. Сейчас он руководитель отдела NLP и занимается улучшением работы Переводчика, работает над распознаванием и синтезом речи, машинным переводом.
Антон Дворкович
В Яндексе — 8 лет
Машинный перевод был и остаётся большой точкой роста технологий. Большинство крупных революций и изменений в машинном обучении, да и вообще в области искусственного интеллекта и компьютерных науках, связаны с тем, что мы делали в машинном переводе.
Мне нравятся сильные и умные люди вокруг.
