Награды компании 0 наград из 3
Забота о сотрудниках Получена: 15.11.2024
88% выполнено
Есть у 1.2% компаний на Dream Job

Работодатель поддерживает достойные условия труда и отдыха для сотрудников

Карьерный рост Получена: 15.11.2024
65% выполнено
Есть у 2.3% компаний на Dream Job

В компании есть возможности для карьерного и профессионального роста сотрудников

Корпоративная культура Получена: 15.11.2024
93% выполнено
Есть у 3.8% компаний на Dream Job

Сотрудники отмечают профессионализм руководства и хорошую атмосферу в коллективе

MLOps-инженер в Вертикали

От 1 года до 3 лет
Полная занятость
Полный день
Описание вакансии

Яндекс Вертикали — это сервисы объявлений Авто.ру, Яндекс Недвижимость, Аренда и Путешествия, которые призваны помочь найти машину или новый дом, а также организовать отпуск или командировку.

Мы ищем MLOps-инженера, который сможет влиять на продукт и бизнес, работать рядом с опытными коллегами.

Цели нашей команды

  • улучшать инженерную и аналитическую ML-инфраструктуру, тем самый ускоряя time-to-market;
  • настраивать работу сервисов и регулярных процессов в рамках экосистемы Яндекса;
  • выстраивать конвейеры автоматизации ML-процессов и обработки данных;
  • создавать новые и улучшать существующие инструменты для ML-аналитики

Какие задачи вас ждут

Разработка сервисной ML-инфраструктуры
Мы уже внедрили и продолжаем разрабатывать большое количество моделей машинного обучения для наших бизнес-юнитов. Это как рекомендательные системы и небольшие сервисы с катбустами, так и инструменты доставки скоров и фич до клиентов. Типичные задачи в этом направлении: проектирование и запуск нового сервиса под конкретную модель или задачу; интеграция с новым продуктом или дата-пайплайном; поддержка и добавление бизнес-логики в существующие микросервисы

Мониторинг стабильности ML-продукта
Стабильность и наблюдаемость сервиса играют ключевую роль в успешности любого ML-продукта. Важно следить не только за стандартными техническими показателями, но и за специфичными для ML метриками. В этом направлении задачей является разработка и внедрение единой системы мониторинга в режиме реального времени для быстрого выявления проблем на различных этапах жизненного цикла продукта

Развитие рантайма для больших языковых моделей
В Вертикалях мы широко применяем YandexGPT для решения разнообразных задач по обработке естественного языка. Например, мы используем его для проверки звонков на наличие спама и анализа чатов с целью выявления мошенников. Следовательно, для многих из этих задач нужно выполнение инференса в режиме реального времени, что требует полноценной работы на GPU. Проект предполагает длительное развитие, поддержку и масштабирование группы сервисов

Мы ждем, что вы

  • Разрабатывали бэкенд-сервисы на Python, C++ или Go
  • На базовом уровне понимаете ML и концепции MLOps
  • Разбираетесь, как работают Docker и базы данных
  • Знаете или готовы освоить C++ и Go

Будет плюсом, если вы

  • Взаимодействовали с ML-сервисами в продакшне
  • Работали в инфраструктурной команде

Что мы предлагаем

  • Работу в сильной команде, с которой можно расти
  • Возможность влиять на процесс и результат
  • Корпоративную ипотечную программу
  • Компенсацию оплаты питания
  • Расширенную программу ДМС, оплату 80% стоимости ДМС для супругов и детей
  • Спортзал, тренажёрный зал, занятия йогой в офисе
  • Гибкие график и режим работы
  • Бесплатную парковку на территории офиса

Ключевые навыки
Python
Golang
MLOps
Machine learning
C++
Вакансия опубликована: вчера, Москва
Похожие вакансии
ML-инженер в Вертикали
Новая
От 1 года до 3 лет

Обслуживать клиентов: работать со счетами, пластиковыми картами и денежными переводами. Продавать банковские и страховые продукты (кредитные продукты, карты, вклады).

Яндекс
3,8 1 839 отзывов
Москва,
вчера
Senior Researcher NLP в Sber AI Lab
Новая
От 3 до 6 лет

Обслуживать клиентов: работать со счетами, пластиковыми картами и денежными переводами. Продавать банковские и страховые продукты (кредитные продукты, карты, вклады).

СБЕР
4,0 20 473 отзыва
Москва,
12 ноября 2024

Технический менеджер

Москва,
ноябрь 2024
Работал 3-5 лет
2,0
Что нравится
1. Офис (расположение, наполнение, ништяки вроде тренажерных залов и муз комнат),
2. Столовая (вкусная и оплачиваемая),
3. Железо (новый макбук),
4. ДМС (хорошие клиники, психологи).
Что можно улучшить
Все остальное.
1. Результаты & Процессы > Люди. Это то место, где не имея высокого грейда ты 24/7 чувствуешь на себе принцип что "незаменимых людей нет" и если что-то не нравится - всегда покажут где дверь и наймут 2 новичков на твое место,
2. Работа в стол - много проектов и вещей внутри них делаются потому что кто-то захотел, и в последствии результат этой работы нигде не используется,
3. Непрозрачность оценок на ревью - никто не понимает (в том числе руководство) как они работают и за что ставятся. Каждые полгода все сотрудники команды дружно играют в лотерею "что я получу?",
4. Непонятность грейдов и трудности с их ростом - можно годами слышать фразу "ты сейчас не на своем грейде (должен быть выше)", но при этом не получать от руководителя никакого ни фидбэка по причинам того почему он такой, ни плана по его росту. Если в команде заранее определено кол-во разных грейдов, которые могут быть в ней - то можно не повысить его и за 5 лет (либо пока кто-то с грейдом выше не уйдет),
5. Проблемы с ротацией - если ты не "того" грейда, то не пройдешь даже hr-фильтр. Даже в соседнюю службу. Ротация "через мороз" - не мем, а реальность,
6. Конкуренция с коллегами на одном уровне - кто кого переперформил за полгода, тот и собирает все плюсы на ревью. Влияет на желание помогать своим же коллегам, и на атмосферу в команде в следствие,
7. Мисменеджмент и микроменеджмент - 2 года почти вся команда работала с отрицательной мотивацией, пока руководителя не сняли и наняли извне. Весь фидбэк и предложения все это время руководством игнорировались,
8. Большой объем задач - работать по 10+ часов постоянно это норма. Зачастую из-за того что количество работы в команде рассчитано на ее размер +1-2 человека. Со временем из-за этого происходит инфляция труда,
9. Нет развития и карьерного роста - за несколько лет можно получить все навыки, которые предусматриваются в рамках позиции, а дальше только стагнировать в стеклянный потолок. Если лид /ведущих позиций в сервисе не предусмотрено - то остается только уходить,
10. Неналаженность процессов - если сервис работает "в режиме стартапа", то можно сколько угодно биться с предложениями их улучшить/автоматизировать, но получать только отказы. Бюрократия ради бюрократии там где она есть (ежемесячно строчить логи проектов и выводить метрики). Полное отсутствие отсутствие бюрократизации там, где она по идее должна быть (нет системного подхода к ведению проектов - каждый менеджер делает их как хочет со всеми вытекающими),
11. Неоплачиваемые дежурства - раз в 1.5 месяца нужно быть на связи 24/7 одну неделю и быть готовым разбираться с проблемами в выходные. В плюсы на ревью это никак не конвертируется, поскольку является твоей рабочей обязанностью,
12. Целепологание - зачастую цели на полугодие расписаны от балды, и только к середине периода можно их пересогласовать под +- адекватные. Также они могут никак не коррелировать с тем, чем хочешь заниматься ты сам (но при этом список предложений по целям на полугодие пожалуйста заполни),
13. Подковерная борьба и политика - если будешь подмазываться и улучшать отношения с определенными людьми, то возможно и получится как-то обойти сложности с карьерным ростом и грейдами. Если наоборот их ухудшить, то ничего хорошего ждать не стоит,
14. Большое количество ненужных встреч - повсеместный ППР,
15. Признание достижений - пока сам не протрубишь во все трубы и не похвалишь себя во всех местах где только можно (этушка, хуралы, встречи служб и сервисов) то тебя результаты твоей работы никто не оценит,
16. Процесс отбора - на позицию технического менеджера, у которого нет обязанности кодить (есть разработчики, на которых это делегируется) - нужно проходить алгоритмическую секцию.

Вывод: за маской модной и дружелюбной компании обнаружил для себя за 3 года - что если ты не пашешь по 12 часов в день или приносишь Х денег в месяц, то в целом ты для компании/сервиса не особо интересен. Что ты будешь делать если с этим не согласен - твои проблемы.

Специалист команды поддержки бизнеса

Самара,
ноябрь 2024
Работаю меньше года
2,7
Что нравится
Удалённая работа, удобная коммуникация с руководителем, корпоративное оборудование
Что можно улучшить
Система премирования, сделать более чёткие и понятные стандарты оценки качества работы, повысить заработную плату (как ставку, так и процент премирования)

ML-инженер

Москва,
ноябрь 2024
Работаю меньше года
5,0
Что нравится
Потрясающее отношение к стажерам. Компания тратит на них намного больше денег, чем те приносят за время стажировки
Что можно улучшить
Даже идей нет. Возможно добавить какие нибудь корпоративные бонусы на поездки такси для людей издалека
Яндекс
3,8
Хорошо
67%
Рекомендуют
Оценки по категориям
4,2
Условия труда
4,3
Коллектив
3,8
Руководство
3,0
Уровень дохода
4,0
Условия для отдыха
3,3
Возможности роста
Преимущества и льготы компании
Сотрудники чаще всего указывали следующие льготы и преимущества на основании 1 761 отзыва
85% Своевременная оплата труда
83% Удаленная работа
61% Оплата больничного
56% Гибкий рабочий график
47% Медицинское страхование
44% Система наставничества
43% Профессиональное обучение
41% Наличие кухни, места для обеда
38% Корпоративные мероприятия
37% Удобное расположение работы
37% Компенсация питания
29% Место для парковки
23% Оплата мобильной связи
13% Корпоративный транспорт
7% Оплата транспортных расходов
Похожие вакансии
MLOps инженер
172 414 - 229 885
Новая
От 1 года до 3 лет
Откликнуться Доступен быстрый отклик с автоматическим добавлением резюме с hh.ru
Cпециалист-исследователь в области NLP
Новая
От 1 года до 3 лет
Откликнуться Доступен быстрый отклик с автоматическим добавлением резюме с hh.ru
Middle+ CV Researcher в команду Sber Metaverse Tech
Новая
От 3 до 6 лет
Откликнуться Доступен быстрый отклик с автоматическим добавлением резюме с hh.ru
Разработчик методов оптимизации в команду лидарной карты
Новая
От 3 до 6 лет
Откликнуться Доступен быстрый отклик с автоматическим добавлением резюме с hh.ru
MLOps инженер
От 3 до 6 лет
Откликнуться Доступен быстрый отклик с автоматическим добавлением резюме с hh.ru
Поиск Вакансии Ваш отзыв Зарплаты Сравнить