Яндекс Маркет помогает миллионам пользователей выбирать товары и совершать покупки. Наша команда создаёт алгоритмы и инфраструктуру для подбора товаров, интересных пользователю. Мы ежедневно обрабатываем сотни терабайт данных и на их основе формируем персонализированные товарные рекомендации на главной странице, подбираем аналогичные и сопутствующие товары и т. д. Мы пользуемся методами математической статистики и технологиями машинного обучения: нейросетями, CatBoost, коллаборативной фильтрацией. Активно работаем над технологическим стеком и продуктами вместе с другими командами Яндекса.

Обязанности:

ML-инфраструктура и оптимизация производительности
Вам предстоит решать сложные инфраструктурные задачи: от налаживания поставок данных до улучшения производительности: у нас десятки миллионов товаров и пользователей, петабайты данных. Внедрение нейросетевых моделей
Вы будете внедрять в продакшн нейросетевые модели на основе эмбеддингов: ONNX, HNSW, KServe, Triton. Развитие алгоритмов ранжирования
Предстоит развивать алгоритмы для подбора и ранжирования товаров: от эвристик и СatBoost до нейросетевых Argus и Gryphon. Внедрение новых продуктов и технологий
Нужно будет развивать технологическую базу, внедрять новые продукты.

Ключевые навыки:

  • Работали в аналогичной должности от года
  • Хорошо знаете С++, Java или C# и готовы перейти на С++ — основной язык для продакшна
  • Разбираетесь в базовых алгоритмах и структурах данных
  • Создавали отказоустойчивые системы

Дополнительные требования:

  • Создавали системы, использующие машинное обучение
  • Понимаете метрики ранжирования и специфику рекомендательных систем
  • Знаете Python, SQL на больших данных
  • На базовом уровне знаете Unix/Linux, Git, контейнеризацию
  • Работали со Spark/YT над терабайтами логов
  • Занимались распределённым обучением крупных DL-моделей, профилированием, повышали эффективность утилизации GPU