ЯндексML-инженер в команду распространения рекомендательных технологий
Команда R&D разрабатывает трансформерные модели персонализации для рекомендательных и рекламных сервисов Маркета. Вы будете исследовать претрейн и SFT-подходы, улучшать качество ранжирования и адаптировать модели под высокую нагрузку в продакшене
Стек
TransformersTritonCUDAРаспределённое обучениеSFTPretrainDeep Learning
Задачи
- •Разработка и экспериментальный претрейн моделей, повторяющих существующие рекомендации
- •SFT-обучение на пользовательском фидбэке для улучшения ранжирования кандидатов
- •Исследование законов масштабирования моделей и поиск путей повышения качества
- •Оптимизация моделей и инференса для работы при десятках тысяч RPS
- •При необходимости писать и оптимизировать CUDA-кернелы и интегрироваться с Triton
Обязательно
- •интерес к прикладным ML-исследованиям
- •хорошие знания современных основ Deep Learning
- •умение превращать научные статьи в код
- •опыт реализации современных SOTA-методов в коде
Будет плюсом
- •опыт внедрения нейросетей в продакшен
- •знание трендов в RecSys/NLP/CV и регулярное чтение профильных статей
- •участие в ML-соревнованиях, хакатонах или спортивном программировании
