Старший разработчик-исследователь в команду анализа пользовательского поведения

Множеством сервисов Яндекса ежедневно пользуются десятки миллионов людей: задают запросы в Поиск, общаются с Алисой, смотрят фильмы и сериалы в Эфире, слушают музыку в Музыке, заказывают доставку в Еде.

Мы можем на основе этой информации делать взаимодействие пользователя с нашими сервисами более персонализированным, например показывать интересный ему контент. Для этого необходимо из истории пользовательских действий, доступной Яндексу, построить полноценную модель пользователя. Так каждый отдельный сервис сможет лучше понимать пользователя.

Мы придерживаемся идеологии distributed representations и поэтому применяем все самые новые способы анализа последовательностей из областей NLP и рекомендаций, в том числе подходы attention-based, например BERT, и RNN-based. Улучшения в этих базовых моделях могут отражаться на качестве сразу во многих сервисах.

Важно гарантировать приватность пользовательских данных на всех этапах конвейера: при подготовке данных, обучении и предсказании в рантайме.

• понимаете принципы машинного обучения;
• имеете опыт решения прикладных задач с помощью технологий Deep Learning, в частности в областях NLP или рекомендаций;
• имеете опыт работы с одним из фреймворков Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Caffe или другие);
• интересуетесь последними публикациями в области Deep Learning (не обязательно только в сфере NLP);
• имеете хорошую алгоритмическую подготовку.

• знаете C++, потому что иногда вам придется что-то внедрять в боевой продакшен;
• умеете работать с большими объемами данных (мы считаем, что набор репрезентативного и как можно более чистого обучающего множества — это один из ключей к успеху).