Реклама — один из самых масштабных и технологически сложных продуктов Яндекса. Нам важно обеспечивать качественную работу рекламы: показывать пользователю объявления, которые с наибольшей вероятностью его заинтересуют. Мы разрабатываем нейросети, которые применяются в реальном времени для отбора и ранжирования рекламы, а также для решения генеративных сценариев. Сегодня через Яндекс Директ можно разместить рекламу на множестве площадок: в Поиске, на сайтах партнёров (РСЯ), в Telegram-каналах и на других платформах блогеров, на сайтах-магазинах ритейлеров (Ритейл Медиа). Наша команда повышает эффективность этих площадок, поэтому ежедневно мы решаем интересные задачи, связанные с ML, продуктовыми и инфраструктурными вызовами.

Обязанности:

Разработка новых алгоритмов таргетинга объявлений
Помимо рекламного объявления, рекламодатель передаёт нам информацию о таргетинге — кому он хочет показывать свои объявления (целевая аудитория, описание поисковых запросов, описание блогеров). Раньше задача подбора рекламы решалась алгоритмически, а сейчас мы активно применяем нейросети. Одна из наших глобальных целей — повышать удобство настройки рекламных кампаний, для этого мы разрабатываем и внедряем новые инструменты взаимодействия. Вам предстоит работать с редакторскими, асессорскими и модельными разметками, обрабатывать большие данные, обучать тяжёлые ML-модели и преобразовывать их в легковесные для использования в реальном времени. Улучшение процессов отбора рекламы с учётом специфики креативов
Рекламные объявления могут выглядеть по-разному. Яндекс предоставляет удобную возможность поиска по тематикам. Рекламные объявления для таких форматов содержат намного больше полезной для пользователя информации (например, для темы финансов это банковские характеристики вкладов и карт, для темы товаров — стоимость и характеристики товара). А для рекламы у блогеров используются длинные тексты с несколькими картинками и видео. Вы будете экспериментировать и развивать эффективность подбора различных рекламных креативов: работать с текстом, картинками, числовыми, аудиторными и статистическими признаками в моделях отбора и ранжирования рекламы. Обучение генеративных моделей
В наших продуктах существуют разные сценарии, где наши партнёры могут воспользоваться генеративными решениями Яндекса, созданными поверх моделей семейства Алиса AI. Наши генеративные модели помогают блогерам писать рекламные посты в стиле их блога, исправлять ошибки в постах, создавать новые посты по описанию и суммировать их в дайджесты. Вам предстоит улучшать базовое качество наших генеративных моделей, экспериментировать с использованием внешней информации и фидбэка пользователей, а также внедрять новые подходы к генерации в разные интерфейсы и кабинеты. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Ключевые навыки:

  • Знаете Python и С++
  • Базово разбираетесь в алгоритмах и структурах данных
  • Имеете опыт обучения моделей в области NLP: BERT, GPT и других
  • Знакомы с архитектурами рекомендательных систем
  • Знакомы с А/В-тестированием и умеете проводить базовую аналитику влияния своих внедрений