Мы создаём браузер, который помогает пользователям решать повседневные задачи: управлять вкладками, разбираться в содержимом страниц, заполнять формы и получать полезные подсказки в адресной строке. В работе мы объединяем LLM, классическое машинное обучение и программные инструменты. Ищем ML‑разработчика, которому предстоит превращать продуктовые идеи в работающие решения: от подготовки данных и проверки гипотез до интеграции в Браузер и оценки качества на реальных сценариях.

Обязанности:

Улучшение автозаполнения форм
Вы будете разрабатывать и оценивать способы определения назначения полей и подбора данных для заполнения, создавать воспроизводимую эмуляцию работы автофилла, выявлять причины ошибок и оценивать, насколько изменения улучшают работу. Автоматизация тестирования Браузера
Вам предстоит разрабатывать агента, который будет воспроизводить пользовательские сценарии и проверять, исправлены ли ошибки. Также нужно создавать бенчмарки и автоматические оценки и проверять, насколько можно доверять выводам модели-судьи. Контекстные подсказки Алисы
Вы будете классифицировать страницы и определять пользовательские задачи, чтобы в нужный момент предлагать полезные действия. Предстоит готовить разметку, строить модели и правила, оценивать точность и охват новых сценариев. Нужно будет исследовать и использовать перспективные инструменты классификации, например Jev, в сочетании с LLM. Развитие подсказок
Вам предстоит улучшать классификацию запросов, ранжирование и смешивание подсказок из разных источников. Нужно готовить признаки и обучающие данные, проверять качество моделей и оценивать их влияние на пользовательский опыт. Развитие агента управления Браузером
Вы будете учить агента понимать запросы пользователя и выполнять действия с вкладками, окнами и настройками. Вам предстоит подбирать модели, улучшать промпты и работу с инструментами, а также повышать надёжность сложных последовательностей действий. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Ключевые навыки:

  • Работали над ML‑проектами, которые дошли до продакшена
  • Знаете классические структуры данных и алгоритмы
  • Хорошо ориентируетесь в инструментах для решения NLP‑задач

Дополнительные требования:

  • Строили системы на базе LLM
  • Активно используете агентов в повседневной жизни