ML-разработчик в команду ML Laboratory

Бизнес Яндекса зависит от многих факторов, в том числе от скорости, с которой идеи превращаются в продакшен-процессы. Наша цель — ускорить процесс этого превращения.
Наши основные проекты:

Code Assistant: подсказки в процессе написания кода в IDE
Code Review: система автоматического ревью кода за секунды — экономим время и автору, и ревьюверу
Auto Documentation: автоматическая аннотация кода человеческим языком для поиска по коду, написания документации и комментариев

Для реализации используем современные ML-подходы, в том числе и LLM.
Почему у нас классно:

Современные технологии
Интересная, нестандартная и ответственная задача, а пользователи — наши коллеги
Возможность много экспериментировать
Развитая ML-инфраструктура

Какие задачи вас ждут:

Генерировать и проверять гипотезы, которые помогут улучшить работу моделей
Разрабатывать методы оценки и контроля качества моделей
Дообучать LLM под конкретные задачи, определять оптимальный набор данных для файнтюна модели
Совершенствовать методы сбора обучающих данных и их обработки, процедуры и инфраструктуру обучения моделей
Исследовать RL-подходы

Мы ждём, что вы:

Хорошо понимаете принципы ML и применяли их на практике
Знаете классические алгоритмы и структуры данных

Знаете Python и C++
Самостоятельны и готовы браться за новые задачи, для которых нет готового решения