ML-инженер в Вертикали

Мы ищем ML-инженера, который будет развивать ранжирование, рекомендации и оценку стоимости в Яндекс Недвижимости, Яндекс Аренде, Авто.ру и Путешествиях.

Вы сможете влиять на продукт и бизнес, работать рядом с опытными коллегами, которые помогут разобраться как в классическом ML, так и в NLP или рекомендациях. А ещё у нас нет бюрократии.

Что нужно делать:

Обучать новые модели для ранжирования, изобретать новые кандидатогенераторы для рекомендаций в Путешествия, Авто.ру, Недвижимость
Эффективные модели ранжирования помогают выделить наиболее подходящие предложения с учётом множества факторов, таких как цена, местоположение, характеристики и отзывы. Качество выдачи становится более точным и релевантным и существенно влияет на пользовательский опыт. Предоставление более релевантных предложений может помочь пользователям найти то, что они ищут, и совершить покупку или сделку.

Улучшать оценку стоимости авто и недвижимости, изучать ценообразование
Точные оценки способствуют укреплению доверия между продавцами, покупателями и другими участниками рынка. Это может привести к увеличению числа сделок и улучшению общего опыта пользователей. Рынки автомобилей и недвижимости постоянно меняются. Улучшенные модели оценки позволяют адаптироваться к этим изменениям и предоставлять актуальные данные.

Заниматься антифродом и модерацией контента (текста, картинок, звука)
Антифрод-системы помогают выявлять и предотвращать мошеннические действия, такие как фишинг и финансовые махинации. Это защищает пользователей от потенциальных потерь и ущерба. Модерация контента позволяет удалять или блокировать неприемлемый контент — спам, ненормативную лексику и вредоносные ссылки. Это создаёт более безопасную и приятную среду для пользователей.

Мы ждем, что вы:

• имеете опыт промышленного применения ML больше трёх лет;
• программировали на Python, работали с NumPy, pandas;
• работали с большими данными и хорошо знаете все диалекты SQL;
• готовы предлагать идеи и самостоятельно их реализовывать;
• знаете алгоритмы и структуры данных.

Будет плюсом, если вы:

• реализовывали алгоритмы ранжирования;
• строили рекомендательные системы, разбираетесь в современных подходах к построению рекомендаций;
• решали задачи оценки стоимости;
• знаете особенности распределённых вычислений, архитектуры данных и методов их обработки;
• писали на Java, Scala или C++.

Процесс отбора кандидатов:

• техническое интервью в Zoom на знание SQL, Python и ML (длится 1,5 часа),
• финальное интервью с обсуждением дизайна ML-систем, проекта, задач, перспектив, вашей мотивации и ожиданий.

Условия:

• сильная команда, с которой можно расти;
• возможность влиять на процесс и результат;
• корпоративная ипотечная программа;
• компенсация оплаты питания;
• расширенная программа ДМС: оплата 80% стоимости ДМС для супругов и детей;
• спортзал, тренажёрный зал, йога в офисе;
• гибкий график и режим работы;
• парковка