Наша команда разрабатывает ML-сервисы Yandex SpeechKit, OCR и Vision, Translate, YandexGPT, Alice AI и инструменты, которые помогают специалистам по Data Science обучать нейросетевые модели на десятках терабайт данных и сотнях GPU, контролировать эксплуатацию этих моделей в облаке и в контуре клиента.
Помимо этих базовых ML-технологий, мы сами разрабатываем и продукты поверх них. Например, Realtime API (для speech-to-speech голосовых помощников), AI Search (платформу для построения раг-решений), SpeechSense (платформу речевой аналитики).
Мы ищем специалиста по Data Science и аналитике.
Какие задачи вас ждут:
Чтобы улучшать качество наших моделей и продуктов, понимать их сильные и слабые места и приоритизировать планы разработки новой функциональности, необходима качественная и количественная аналитика. Без метрик и приборов, которые покажут, куда необходимо двигаться, жить нельзя — и вы поможете нам строить такие приборы и процессы их регулярного обновления.
Один из ключевых факторов, влияющих на качество ML-моделей, — это данные для обучения. Вы будете разрабатывать процессы сбора и разметки данных, оценивать и улучшать качество процессов. Примеры задач: разметка данных для распознавания речи на узбекском языке; сбор обучающих данных для задач текстовой классификации.
Мы не только разрабатываем модели, но и помогаем внедрять их в продукты. При внедрении возникает множество гипотез о том, что и как можно сделать с помощью моделей. Для проверки гипотез часто требуется разработать и проанализировать прототип, выбрать лучший вариант решения задачи. Вы поможете менеджерам продукта и разработчикам строить прототипы и изучать варианты технических решений. Пример задачи: анализ разных алгоритмов кластеризации текстов на основе GPT.
Мы ждем, что вы:
Будет плюсом, если вы:
.jpg&w=1920&q=75){kind=small}
