Ведущие разработчики и технические руководители в Рекламу
Яндекс Реклама помогает тысячам компаний находить клиентов. Мы разрабатываем новые решения, чтобы улучшать продукт. Ищем технических руководителей и ведущих разработчиков на C++, Java, Python, Go. Приходите, если готовы решать сложные задачи и хотите развивать рекламные технологии.Быстрые рекламные данные
Для бизнеса крайне важно, чтобы любое событие — будь то изменение цены товара или клик пользователя — как можно быстрее учитывалось в финальном ранжировании. Наша задача — снижать эти задержки до минут и секунд. Мы уже сделали быстрые профили всех основных рекламных сущностей. Теперь занимаемся инкрементальным обновлением всех рекламных баз и индексов. Real-time machine learning
Помимо простой доставки обновлённых профилей до рантайма, стоит задача дообучения нейросетевых моделей на свежих данных. Мы делаем первые шаги к переносу построения датасетов из MapReduce в RT. Нам необходимо построить систему, которая способна с минутной задержкой обрабатывать более 10 ГБ/с входных данных, осуществляя оконный join сразу нескольких логов. Для этого мы активно развиваем собственный фреймворк потоковой обработки данных. Единый company-wide-фреймворк инференса нейронных моделей (или Inference Server)
Большинство качественных внедрений в Яндексе делается за счёт нейронных моделей. Мы разрабатываем фреймворк на всю компанию, который позволяет быстро и удобно поднять инференс всех основных архитектур нейросетей, даёт всю инфраструктуру вокруг (графики, логи, перф-тесты), а также максимально эффективно утилизирует GPU или CPU. Сейчас есть фреймворк в стадии беты, но нам предстоит ещё долгий путь. ML-DWH
В Рекламе сотни продуктовых ML-задач, под каждую из которых требуются данные, иногда по много десятков петабайт. Причём данные нужны не разово, а постоянно, чтобы дообучать над ними модели. Чтобы делать это эффективно и просто, экономя время сотен исследователей, мы разрабатываем фреймворк с нуля. Сейчас продукт находится на стадии PoC с первыми early adopters, но нам нужно масштабироваться. Развитие функциональности процессинга данных
На рынке рекламных технологий быстро развивается сервис ОРД (оператор рекламных данных). Здесь особенно важны инвестиции в инфраструктуру. В ОРД вы сможете поработать с передовыми решениями стриминговой обработки данных в Яндексе. Мы планируем добавлять новые контуры обработки в архитектуру событийно-ориентированного сервиса. Развитие ОРД как продукта
На старте проекта приоритетом ОРД Яндекса была маркировка данных рекламной системы Яндекс Директа, которая создаёт более 200 млн запросов в день только на маркировку креативов. Теперь мы стремимся сделать ОРД более доступным и удобным для широкого круга пользователей.* Занимались коммерческой разработкой как минимум на одном из языков программирования: С++, Python, Java или Go * Разрабатывали высоконагруженные распределённые системы * Работали с реляционными и нереляционными базами данных * Умеете выстраивать процесс разработки, проводить ревью архитектуры, кода * Способны оценивать и решать сложные задачи* Не меньше двух лет управляли командами разработки * Управляли задачами, имеете навыки приоритизации и контроля сроков выполнения * Обладаете насмотренностью и большим опытом в области продуктовой разработки, инфраструктуры, ML * Умеете эффективно общаться с заказчиками, грамотно согласовывать требования и объяснять технические детали проекта Откликайтесь, если вам интересно внести свой вклад в разработку одного из ключевых сервисов Яндекса! Если вы хотите задать дополнительные вопросы, напишите в Telegram консультанту из команды рекрутмента: @nikitakv, Никита.
Для бизнеса крайне важно, чтобы любое событие — будь то изменение цены товара или клик пользователя — как можно быстрее учитывалось в финальном ранжировании. Наша задача — снижать эти задержки до минут и секунд. Мы уже сделали быстрые профили всех основных рекламных сущностей. Теперь занимаемся инкрементальным обновлением всех рекламных баз и индексов. Real-time machine learning
Помимо простой доставки обновлённых профилей до рантайма, стоит задача дообучения нейросетевых моделей на свежих данных. Мы делаем первые шаги к переносу построения датасетов из MapReduce в RT. Нам необходимо построить систему, которая способна с минутной задержкой обрабатывать более 10 ГБ/с входных данных, осуществляя оконный join сразу нескольких логов. Для этого мы активно развиваем собственный фреймворк потоковой обработки данных. Единый company-wide-фреймворк инференса нейронных моделей (или Inference Server)
Большинство качественных внедрений в Яндексе делается за счёт нейронных моделей. Мы разрабатываем фреймворк на всю компанию, который позволяет быстро и удобно поднять инференс всех основных архитектур нейросетей, даёт всю инфраструктуру вокруг (графики, логи, перф-тесты), а также максимально эффективно утилизирует GPU или CPU. Сейчас есть фреймворк в стадии беты, но нам предстоит ещё долгий путь. ML-DWH
В Рекламе сотни продуктовых ML-задач, под каждую из которых требуются данные, иногда по много десятков петабайт. Причём данные нужны не разово, а постоянно, чтобы дообучать над ними модели. Чтобы делать это эффективно и просто, экономя время сотен исследователей, мы разрабатываем фреймворк с нуля. Сейчас продукт находится на стадии PoC с первыми early adopters, но нам нужно масштабироваться. Развитие функциональности процессинга данных
На рынке рекламных технологий быстро развивается сервис ОРД (оператор рекламных данных). Здесь особенно важны инвестиции в инфраструктуру. В ОРД вы сможете поработать с передовыми решениями стриминговой обработки данных в Яндексе. Мы планируем добавлять новые контуры обработки в архитектуру событийно-ориентированного сервиса. Развитие ОРД как продукта
На старте проекта приоритетом ОРД Яндекса была маркировка данных рекламной системы Яндекс Директа, которая создаёт более 200 млн запросов в день только на маркировку креативов. Теперь мы стремимся сделать ОРД более доступным и удобным для широкого круга пользователей.* Занимались коммерческой разработкой как минимум на одном из языков программирования: С++, Python, Java или Go * Разрабатывали высоконагруженные распределённые системы * Работали с реляционными и нереляционными базами данных * Умеете выстраивать процесс разработки, проводить ревью архитектуры, кода * Способны оценивать и решать сложные задачи* Не меньше двух лет управляли командами разработки * Управляли задачами, имеете навыки приоритизации и контроля сроков выполнения * Обладаете насмотренностью и большим опытом в области продуктовой разработки, инфраструктуры, ML * Умеете эффективно общаться с заказчиками, грамотно согласовывать требования и объяснять технические детали проекта Откликайтесь, если вам интересно внести свой вклад в разработку одного из ключевых сервисов Яндекса! Если вы хотите задать дополнительные вопросы, напишите в Telegram консультанту из команды рекрутмента: @nikitakv, Никита.