Реклама — один из самых высоконагруженных сервисов Яндекса. Он выдерживает до 700K RPS и работает с миллиардами объявлений. Качество рекламного ранжирования обеспечивают нейросетевые прогнозаторы — они постоянно дообучаются на потоке событий. Сервис ML Logos собирает данные об использовании ML-моделей в рантайме рекламы. Он отвечает за хранение и доставку данных, мониторинг и визуализацию зависимостей между разными частями рекламного рантайма и ML-моделями. Мы ускоряем внедрение наших моделей в рантайм, повышаем надёжность и прозрачность связей между различными сервисами. У нас вы получите опыт развития системы, которая зарабатывает миллиарды рублей, и поучаствуете в амбициозном проекте на стыке инфраструктуры, ML и Big Data.

Обязанности:

Разработка систем и оптимизация процессов
Вы будете разрабатывать системы хранения, доставки и валидации, бэкенд для UI ML-моделей. Ускорите доставку ML-моделей до рекламного продакшена, найдёте баланс между сложными зависимостями моделей и сервисов и общим протоколом доставки моделей до разных рантайм-сервисов. Также оптимизируете счастье и удобство ML-разработчиков, которые обучают модели — от LLM и рекомендательных моделей до катбустов. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Ключевые навыки:

  • Работали с Python и/или Go
  • Знаете классические алгоритмы и структуры данных
  • Интересуетесь мониторингом, надёжностью и восстановлением зависимостей в сложных системах

Дополнительные требования:

  • Знаете SQL