Сейчас перед нашей командой стоят серьезные и очень интересные вызовы, и вы можете присоединиться к нам, чтобы работать над ними.
Товарные рекомендации Сейчас Яндекс сильно фокусируется на e-commerce и в первую очередь на Маркете. Для Маркета рекомендации — неотъемлемая часть, и мы видим большой потенциал для их улучшения. Мы хотим сделать так, чтобы товарные рекомендации, во-первых, были классными и всем нравились, а во-вторых, приносили заметный процент денег (GMV).
Трансформеры Подход глубинного обучения занимает все большее место в области рекомендаций. А сети на основе архитектуры трансформеров доказали свою эффективность во многих задачах с анализом последовательностей и не только. В Яндексе эти сети уже показали пользу на задачах персонализации поиска и рекламы. Теперь мы хотим научиться применять их в задачах рекомендаций. Вероятно, мы стоим на пороге нового скачка вперед по качеству алгоритмов рекомендаций, и вы можете стать именно тем, кто сделает этот скачок.
Reinforcement Learning Все классические рекомендательные системы обучаются на оптимизацию краткосрочного отклика пользователей: клики, покупки, лайки, просмотры. Но сервисам обычно важны более долгосрочные метрики — сколько полезных действий пользователи совершат за длинный период времени. Мы уже дошли до состояния, когда эти метрики могут противоречить друг другу. Для оптимизации долгосрочных метрик можно использовать разные подходы. Один из них — обучение с подкреплением. Мы хотим внедрить эти методы, получив прирост в долгосрочных бизнес-метриках сервисов.
Мы свяжемся с вами в течение недели.