Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
Команда строит процессы и инфраструктуру, которые влияют на портфель enterprise-рекламодателей объёмом около 50 млрд рублей в квартал. Инструментами команды ежедневно пользуются более 60 менеджеров Яндекса, чтобы находить новые точки роста выручки и защищать бюджеты клиентов.
задачи
Вести полный цикл создания мультиагентных систем: проектировать логику работы, выбирать LLM, создавать кастомные навыки и настраивать интеграции с внутренними сервисами Яндекса и внешними API
Выстраивать систему оценки ответов, выявлять галлюцинации и внедрять автоматическую валидацию, в том числе LLM-as-a-judge
Дорабатывать признаки ML-модели потенциала клиентов, тестировать гипотезы и проводить эксперименты для повышения точности алгоритма
Проектировать архитектуру и процессы MLOps
Выстраивать конвейеры данных, упаковывать решения в сервисы и обеспечивать их стабильную работу в производственной среде
требования
Коммерческий опыт разработки на Python от трёх лет
Практический опыт работы с LLM API, промпт-инжинирингом, RAG и оценкой качества генерации
Глубокое понимание классического ML, включая gradient boosting, feature engineering и A/B-тесты
Уверенная работа с данными, SQL, pandas и инструментами визуализации
Самостоятельность и готовность отвечать за архитектурные решения
Будет плюсом: опыт построения мультиагентных систем, внедрения LLM-as-a-judge или RAGAS для автоматической оценки качества, понимание AdTech или перформанс-маркетинга, базовые навыки DevOps, Docker, API и развёртывания сервисов
Крупнейшая в России технологическая платформа объединяет рекламную сеть и продвинутые инструменты на базе нейросетей для привлечения клиентов в поиске и на сайтах партнеров
.svg)
