ML-разработчик в Крипту

Крипта — это внутренний сервис, который строит анонимизированные профили сотен миллионов пользователей на основе их поведения в интернете. Данные Крипты используются многими сервисами Яндекса для персонализации, в том числе для подбора наиболее релевантной рекламы.

Склейка — это набор решений, который позволяет связывать разные браузеры и устройства одного пользователя, а также находить связи между пользователями. Склейка помогает Яндексу учитывать историю поведения пользователя на разных устройствах для улучшения персонализации. Для того чтобы склейка была полной и точной, мы активно используем машинное обучение.

Какие задачи вас ждут

Анализ графовых данных и выявление паттернов
Вам предстоит погрузиться в анализ графов, связывающих миллиарды идентификаторов устройств и пользователей. Ваша цель — выявлять скрытые поведенческие паттерны и закономерности, которые помогут точнее понимать, какие устройства и аккаунты принадлежат одному человеку или связаны между собой.

Обучение и внедрение ML-моделей для склейки
Ключевая часть работы — это разработка, обучение и совершенствование ML-моделей (от классических алгоритмов до современных нейросетей). Вы будете улучшать качество склейки, чтобы обеспечить максимально полную и точную картину поведения каждого пользователя Яндекса.

Внедрение ML в высоконагруженные сервисы
Вам предстоит внедрять ваши ML-решения в реальные production-сервисы, которые обрабатывают колоссальные объёмы данных — миллионы запросов в секунду, и оптимизировать их. Задача — обеспечить стабильность, скорость и эффективность работы этих систем, чтобы сервис не захлебнулся под нагрузкой.

Улучшение ключевых бизнес-метрик персонализации
Ваша работа будет напрямую связана с повышением качества персонализации, особенно в рекламных сервисах Яндекса. Вы будете постоянно работать над улучшением ключевых метрик сервиса Склейка, что в итоге приведёт к более релевантной рекламе для пользователей и росту доходов компании.

Мы ждем, что вы

• Глубоко разбираетесь в ML: уверенно применяете классические методы и нейросети
• Владеете Python (Pandas, NumPy, CatBoost, Scikit-learn, PyTorch), SQL (оптимизация тяжёлых запросов), C++ (для высоконагруженных компонентов)
• Работаете с Big Data: имеете опыт обработки крупных распределённых данных

Будет плюсом, если вы

• Работали с графовыми данными
• Понимаете веб-технологии: устройство cookie, user agent, механизмы трекинга