ML-аналитик в Яндекс Образование

Яндекс Образование создаёт образовательные продукты для школьников, родителей и учителей, а также инструменты для всего образовательного сообщества. Мы разрабатываем технологичные решения, включая ИИ-инструменты, которые помогают детям осваивать IT-навыки, учиться эффективнее и получать современное образование, а взрослым — лучше понимать и сопровождать этот процесс.

Наша цель — использовать возможности искусственного интеллекта, чтобы помогать выстраивать персональные образовательные траектории, разбираться в сложных заданиях и системно работать с ошибками.

Мы ищем ML-аналитика, который поможет нам объективно измерять качество моделей, выстраивать процессы сбора данных и развивать технологии, которыми пользуются миллионы людей, — в среде, где модели и подходы обновляются каждый день.

Какие задачи вас ждут:
Разработка инструментов оценки качества моделей

Вам предстоит выстраивать систему оценки качества работы моделей на разных классах задач: адаптировать опенсорсные бенчмарки, разрабатывать собственные и организовывать разметку данных с помощью внешних исполнителей.

Анализ качества наших моделей и решений конкурентов

Вы будете проектировать и внедрять сложные метрики, которые действительно отражают уровень технологий и позволяют сравнивать модели в реальных сценариях использования.

Построение процессов сбора данных для fine-tuning и RL

Вместе с экспертами-разметчиками вы будете создавать качественные сигналы для обучения, а также ускорять и масштабировать разметку с помощью LLM.

Работа с исследованиями

Вам предстоит отслеживать и анализировать новые бенчмарки, датасеты и подходы к сбору данных, выбирать наиболее перспективные идеи и внедрять их в практику команды.

Мы ждем, что вы:
- Уверенно работаете с Python и SQL, знаете основные аналитические библиотеки
- Понимаете основы статистики и умеете применять их на практике
- Умеете проектировать процессы разметки для удалённых исполнителей
- Понимаете, как оценивать сложные агентные ML-пайплайны
- Самостоятельны, внимательны к деталям и доводите задачи до результата

Будет плюсом:
- Работали с Толокой или другими краудсорсинговыми платформами
- Выстраивали процессы разметки данных с привлечением внешних исполнителей
- Управляли командой ML-аналитиков