DL-разработчик в группу качества Нейро

Нейро — это поиск будущего, который объединяет технологии больших генеративных моделей и классического веб-поиска.

Наша команда отвечает за качество ответов в еком-сценариях (всё, что связано с товарами в поисковой выдаче Яндекса). Сценарии выбора и покупки товаров — это важная часть бизнеса Поиска, генерирующая существенную долю выручки. А наши проекты — это R&D на стыке генеративного ИИ и екома.

Мы растим качество моделей на сложных задачах, улучшаем качество извлечения информации, в процессе ставим множество экспериментов — и в результате нашими моделями пользуются миллионы человек. У нас вы будете работать с самыми современными моделями и технологиями Яндекса, создавая новые для российского рынка продукты.

Улучшение качества генеративных моделей
Сейчас модели хорошо решают потоковые задачи, но на узких задачах еком-сценариев качества может не хватать. На таких срезах есть большой простор для улучшений и экспериментов с LLM, извлечением информации, данными и формой ответа. Вы будете участвовать в каждом из этапов алайнмента: SFT (Supervised fine-tuning), Reward model, RLHF (Reinforcement learning from human feedback).

Улучшение извлечения информации
Интернет полон разнообразной информации, и иногда она не совсем качественная, а иногда достоверные источники сложно найти. Кроме того, информация о товарах не ограничивается веб-документами, найденными по поисковому запросу. Вам предстоит совершенствовать извлечение информации для построения ответов, а также экспериментировать с новыми источниками.

Сжатие и удешевление инференса моделей
Нейро пользуется огромное количество людей, поэтому в проде нам нужны более лёгкие модели. Вам предстоит экспериментировать с архитектурами и методами уменьшения моделей, чтобы укладываться в ограничения по лэтенси и скорости генерации ответа.

Внедрение в продукты
Вы будете создавать технологичный, удобный и полезный для пользователя продукт.

• Знаете Python
• Хорошо знаете классические DL и NLP
• Решали NLP-задачи с использованием трансформеров
• Понимаете, как устроены современные LLM, решали с их помощью прикладные задачи или имеете релевантный исследовательский опыт