Разработчик качества объектного поиска

Мы занимаемся объектным поиском. Одна из наших основных задач — предоставлять пользователю максимально простые и структурированные ответы на запросы, связанные с объектами реального мира: фильмами, книгами, людьми, городами, техникой, животными. Другими словами, нужно полностью решить задачу (которую пользователь, возможно, еще не успел сформулировать) за минимальное количество дополнительных действий.

Примеры наших задач:

• определить, нужен ли на запрос пользователя объектный ответ и какой именно;
• установить, является ли запрос пользователя запросом о списке объектов;
• понять, какой набор данных об объекте стоит показать;
• разрешить омонимию и показать по запросу об известном человеке правильную карточку объекта;
• сделать так, чтобы объектный ответ суммировал всю информацию об объекте, которая есть в выдаче Яндекса;
• автоматически составить список объектов по запросу пользователя и обогатить его полезными данными. Чтобы решить эти задачи, мы обучаем и применяем модели машинного обучения, в частности трансформеры типа BERT.

• обучать ML-модели (CatBoost, DSSM, BERT);
• писать на C++ или Python и внедрять ML-модели.

• применяли машинное обучение;
• знаете С++ и Python или другие языки, но готовы освоить C++ и Python;
• знаете базовые алгоритмы и структуры данных.

• знаете SQL;
• проектировали и разрабатывали высоконагруженные сервисы.

• сильная команда, с которой можно расти;
• сложные задачи для сервисов с миллионами пользователей;
• возможность влиять на процесс и результат;
• зарплата на уровне рынка и выше;
• премии каждые полгода для всех, кто успешно прошел ревью;
• ипотечные программы;
• компенсация питания;
• расширенная программа ДМС, оплата 80% стоимости ДМС для супругов и детей;
• гибкий график работы;
• программа релокации для иногородних сотрудников.