Обязанности:
Разработка прогнозирующих моделейПредстоит научиться лучше предсказывать, насколько эффективно рекламное размещение: какова вероятность, что рекламную организацию в выдаче кликнет конкретный пользователь. Важно определять, насколько эффективной будет рекламная кампания, чтобы мотивировать рекламодателя её запустить. Разработка моделей управления рекламной кампанией
Нужно научиться более эффективно распределять бюджет рекламной кампании. Необходимо прогнозировать, на каких платформах (мобильное приложение Карт, Навигатор и т. д.) бюджет будет потрачен более эффективно для рекламодателя. Доработка моделей, отвечающих за формирование поисковой выдачи Карт
У нас есть ML-классификаторы, фильтры, ранжирующие формулы, которые отвечают за формирование списка организаций, релевантных запросу пользователя. Наша задача — усовершенствовать эти модели, чтобы они лучше учитывали рекламную часть выдачи, и найти баланс между качеством выдачи и доходом от рекламы. В этой задаче большой простор для исследований: например, нужно проработать таргеты для обучения, а также продумать, как ML-модели интегрируются с алгоритмами формирования выдачи и рекламного аукциона.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Ключевые навыки:
- Имеете опыт в классическом ML и разработке рекомендательных систем
- Знаете Python и SQL
- Готовы как создавать с нуля эффективные пайплайны обучения и инференса моделей, так и улучшать уже существующие
Дополнительные требования:
- Знаете C++
- Имеете опыт в NLP
- Имеете опыт, связанный с рекламой
