Совсем недавно реклама подбиралась поиском вхождений фраз рекламных предложений в текст и являлась по сути информационным поиском. Сейчас большинство рекламных кандидатов подбирается с помощью нейросетевых кворумов, а предсказания нейросетей доминируют в ранжировании кандидатов.

Мы занимаемся развитием нейросетей для ранжирования и подбора рекламы. Если вы интересуетесь машинным обучением, нейросетевыми моделями, обработкой текстов на естественном языке и хорошо программируете, то мы ищем именно вас!

• улучшать подходы к обучению метрических пространств для нейросетевого подбора рекламных кандидатов;
• экспериментировать с улучшением нейросетевой архитектуры для подбора и ранжирования рекламы;
• писать исследовательский и продакшен-код для реализации улучшений.

• хорошо владеете С++ и Python;
• отлично знаете математику;
• понимаете основные принципы машинного обучения;
• понимаете принципы глубинного обучения и работали с ним;
• применяли PyTorch или TensorFlow.

• глубоко знаете NLP (Natural Language Model) и Deep Learning;
• имеете опыт распределенного обучения нейросетей;
• знаете C++ на экспертном уровне.