Разработчик DL в группу нейросетевой персонализации

В последние годы в рекомендательных технологиях активно применяется глубокое обучение: графовые сети, ранжирование, трансформеры над пользовательскими историями, contrastive learning в кандидатогенерации и т. д. Наша команда разрабатывает и внедряет SOTA-подходы для рекомендаций в Музыке, Маркете и других сервисах Яндекса, а наши фреймворки для обработки логов, обучения и внедрения используются в моделях Поиска и рекламных сервисов Яндекса.

• обучать нейросетевые модели для улучшения наших сервисов, проверять различные гипотезы;
• следить за областью информационного поиска, придумывать и реализовывать SOTA-подходы для рекомендаций;
• работать с петабайтами логов пользовательской активности в различных сервисах Яндекса;
• поддерживать и улучшать фреймворки для обработки логов, обучения и внедрения моделей.

• имеете хорошую алгоритмическую подготовку, ориентируетесь в классических структурах данных;
• глубоко понимаете принципы машинного и глубокого обучения;
• пишете на Python;
• работали с TensorFlow, PyTorch или другим фреймворком Deep Learning;
• готовы регулярно разбирать статьи про глубокое обучение в области информационного поиска.

• умеете программировать на C++;
• работали над рекомендательными системами;
• разбираетесь в NLP;
• умеете работать с большими объёмами данных, знаете MapReduce.