Аналитик-разработчик модели для генерации изображений YandexART
Summary
Builds and evaluates pipelines for training data to improve YandexART’s agentic image-generation models, focusing on reasoning chains, tool use, and judge-model feedback loops.
Наша команда развивает технологии YandexART — генеративные модели для создания и редактирования картинок по запросу пользователя в продуктах Яндекса. Мы развиваем агентные возможности моделей: хотим научить их рассуждать, использовать веб-поиск и другие инструменты для решения многошаговых задач.Оценка качества агентных сценариев
Вы будете разрабатывать замеры, которые покажут, насколько качественно модели справляются с реальными пользовательскими запросами при сложной генерации и редактировании картинок в Алисе. Фокус — на агентских сценариях: цепочки рассуждений, веб-поиск, VLM-feedback loop. Создание пайплайнов генерации данных для агентных сценариев
Вам предстоит разрабатывать масштабируемые пайплайны создания обучающих данных для агентских сценариев: генерация траекторий рассуждений и вызовов дополнительных инструментов, разметка через judge-модели, фильтрация по качеству и сложности. Также вы станете вместе с ML-командой проводить эксперименты, чтобы наращивать качество модели, и анализировать их результаты. Аналитика и улучшение обучающих датасетов для генеративных моделей
Вместе с командой подготовки данных вам предстоит искать точки роста в датасетах, определять метрики качества самих данных и анализировать их влияние на качество генераций в экспериментах. Кроме того, вы будете создавать новые датасеты с нуля: проектировать сбор, запускать разметку и контролировать итоговое качество. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Занимались аналитикой больше года * Уверенно владеете Python и SQL для анализа данных * Знаете основы машинного обучения и метрики качества моделей * Активно применяете генеративные модели в работе и/или повседневной жизни* Участвовали в разработке автоматических метрик (judge-моделей) или в организации разметки с привлечением асессоров/экспертов * Читаете профессиональную литературу на английском языке * Понимаете специфику задач компьютерного зрения (CV)
Вы будете разрабатывать замеры, которые покажут, насколько качественно модели справляются с реальными пользовательскими запросами при сложной генерации и редактировании картинок в Алисе. Фокус — на агентских сценариях: цепочки рассуждений, веб-поиск, VLM-feedback loop. Создание пайплайнов генерации данных для агентных сценариев
Вам предстоит разрабатывать масштабируемые пайплайны создания обучающих данных для агентских сценариев: генерация траекторий рассуждений и вызовов дополнительных инструментов, разметка через judge-модели, фильтрация по качеству и сложности. Также вы станете вместе с ML-командой проводить эксперименты, чтобы наращивать качество модели, и анализировать их результаты. Аналитика и улучшение обучающих датасетов для генеративных моделей
Вместе с командой подготовки данных вам предстоит искать точки роста в датасетах, определять метрики качества самих данных и анализировать их влияние на качество генераций в экспериментах. Кроме того, вы будете создавать новые датасеты с нуля: проектировать сбор, запускать разметку и контролировать итоговое качество. Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics* Занимались аналитикой больше года * Уверенно владеете Python и SQL для анализа данных * Знаете основы машинного обучения и метрики качества моделей * Активно применяете генеративные модели в работе и/или повседневной жизни* Участвовали в разработке автоматических метрик (judge-моделей) или в организации разметки с привлечением асессоров/экспертов * Читаете профессиональную литературу на английском языке * Понимаете специфику задач компьютерного зрения (CV)