Исследователь-разработчик в Толоку

Any city, remote workPython, Machine learning, Computer VisionTolokaSpecialist
Vacancy closed
Яндекс.Толока — краудсорсинговая платформа, которая позволяет обрабатывать большие массивы данных. Заказчики размещают задания и устанавливают цену за их выполнение, а исполнители выбирают понравившееся задание. Толока — ключевой инструмент для сбора и обработки данных как в большинстве продуктов Яндекса (Поиск, Алиса, Драйв, Беспилотные автомобили и др.), так и в сотне других российских и международных компаний.
Одним из ключевых направлений развития Толоки является моделирование и прогнозирование работы толокеров, и разработка способов ускорить и улучшить их результаты.

Вопросы, которые нас интересуют:

  • Как создать удобные адаптивные алгоритмы взаимодействия с толокером для улучшения решения результатов разметки?
  • Как определить, в какой сфере человек лучше справится с заданиями: в разметке картинок, текстов или, быть может, в оценке качества поиска?
  • Как сделать контроль качества простым и прозрачным для заказчиков данного задания?
  • Каким образом лучше агрегировать ответы множества пользователей?
  • Как бороться с нечестными исполнителями?
У нас молодая и продуктивная команда профессионалов (среди которых авторы нескольких статей на конференциях NeurIPS и ICML и специалисты с международным опытом). Мы предлагаем широкое поле задач с большим объемом данных в перспективных областях Artificial Intelligence и Data Science. — это возможность влиять на быстро растущую платформу, которой пользуются миллионы людей и сотни компаний.

Мы ждем, что у вас есть:

  • хорошая подготовка в области математики, математической статистики и алгоритмов;
  • хорошие навыки программирования на языке Python для реализации алгоритмов и проведения экспериментов;
  • продакшн-опыт хотя бы в одной из следующих областей: машинное обучение, компьютерное зрение, NLP.

Будет плюсом:

  • опыт использования Яндекс.Толоки (или аналогичных платформ) на стороне заказчика или исполнителя;
  • знание систем и языков фронтенда;
  • степень кандидата наук или ее эквивалент;
  • опыт работы в команде специалистов по анализу данных и машинному обучению;
  • опыт научно-исследовательской деятельности.