Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Команда развивает ML-классификатор поисковых запросов и единый аналитический и ML-контур поисковых тем для Поиска и Алисы. Она помогает определять пользовательские задачи, оценивать возможности, создавать тематические решения и развивать сквозные сценарии с общими метриками, включая специализированных AI-агентов.
задачи
Развивать классификатор поисковых запросов Поиска и Алисы от постановки задачи до выпуска новых версий в продакшен;
Формулировать задачи вместе с продуктовыми командами;
Определять целевые и приёмочные метрики;
Проектировать разметку;
Исследовать ошибки модели;
Работать с LLM-разметкой, краудсорсингом, офлайн-оценкой моделей и пользовательскими сигналами;
Выделять новые пользовательские сценарии;
Повышать качество обработки сложных и неоднозначных запросов;
Формулировать гипотезы;
Находить возможности в данных;
Оценивать потенциальный эффект возможностей;
Предлагать продуктовые решения;
Находить новые коммерческие кластеры запросов;
Определять сценарии, в которых Поиск и Алиса должны работать как единый продукт;
Совершенствовать методологию ключевых метрик и их декомпозиции;
Развивать семантический слой для AI-агентов;
Помогать агентам находить нужные данные, объяснять изменение показателей и локализовывать причины.
требования
Опыт в продуктовой аналитике или Data Science более года;
Уверенное владение Python и SQL;
Умение превращать неструктурированную продуктовую проблему в исследование и конкретное решение;
Знание статистики и умение проектировать проверку гипотез через A/B-тесты, офлайн-оценку или другие подходящие методы;
Понимание базовых принципов ML и оценки качества моделей;
Готовность самостоятельно вести проекты, обсуждать решения с несколькими продуктовыми командами и отвечать за конечный результат;
Будет плюсом опыт работы с LLM, разметкой данных или ML-классификаторами.
условия
Расширенная медицинская страховка с первого месяца;
Оплачиваемый больничный — 30 дней в году;
ДМС покрывает плановую помощь и неотложную помощь за рубежом, страхование от несчастных случаев, лечение критических заболеваний, чекапы, вакцинацию, стоматологию и коррекцию зрения после года работы;
Онлайн-консультации с психологами и психотерапия в офисах, где есть кабинет психотерапевта;
Оплата ведения беременности и родов для сотрудниц и жён сотрудников, которые работают более двух лет;
ДМС для детей и супругов по системе 80/20;
Компенсация от 100М токенов для экспериментов и оптимизации рутины;