ML-разработчик в группу релевантности Рекламы

Наша команда разрабатывает алгоритмы подбора рекламных объявлений для поисковой системы Яндекса и повышает качество рекламы для рекламодателей и пользователей. Мы стремимся подобрать для каждого поискового запроса такое объявление, которое будет эффективно решать задачу рекламодателя, не снижая при этом качество поиска для пользователей. Среди таких объявлений нужно выбрать те, которые выиграют аукцион. Задача усложняется тем, что в нашей базе сотни миллионов рекламных объявлений, а сервис должен справляться с десятками тысяч RPS.

В команде мы обучаем различные модели, например:

• Модели семантического соответствия, которые определяют возможность показа рекламного объявления на основе запроса и фразы, предложенной рекламодателем
• Модели автотаргетинга и товарной галереи, которые анализируют запрос и рекламное объявление, определяют возможность показа и категорию соответствия
• Ранжирующие модели, которые определяют, какие баннеры лучше отдать на дальнейшие стадии отбора, а какие отбросить

Эта работа включает асессорскую разметку и последующее регулярное обучение моделей на полученных данных. Мы используем большое количество видеокарт, что позволяет быстро обучать модели. Работаем с большими языковыми моделями, мультимодальными моделями, другими видами нейросетей, а также градиентным бустингом. Внедрение любых изменений проходит через систему A/B-тестирования, это позволяет подробно анализировать влияние эксперимента и видеть полученный профит от нашей работы.

Какие задачи вас ждут

Развитие международной рекламы в Казахстане и Турции
Вам предстоит адаптировать наши рекламные технологии для иностранных рынков. Это включает в себя обучение ключевых моделей — кандидатогенераторов, фильтров и прогнозаторов — для работы с казахским и турецким языками. Другая важная задача — улучшение моделей, которые, будучи обученными на всём трафике, работают неоптимально на данных из новых регионов.

Обучение LLM и других моделей для определения релевантности
Рекламодатели расходуют в Яндексе деньги, и мы стремимся улучшать релевантность рекламы, чтобы использовать их средства максимально эффективно. Для этого в основном используем текстовые модели. Вы будете проводить множество экспериментов с подготовкой данных, обучением, дистилляцией и претрейнами таких моделей.

Работа с рекомендательными системами
Помимо отбора релевантной рекламы, нужно уметь искать подходящих кандидатов в огромной базе баннеров за десятки миллисекунд. Вы будете экспериментировать с обучением моделей для KNN и настройкой дальнейшего пайплайна отбора баннеров, чтобы обеспечивать максимальную эффективность при ограниченном времени.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждем, что вы

• Знаете Python и С++
• Разбираетесь в алгоритмах и структурах данных на базовом уровне
• Имеете опыт обучения в сфере NLP с помощью BERT, GPT и других
• Любите экспериментировать с обучением моделей

Будет плюсом, если вы

• Интересуетесь научными статьями в области ML