Чем предстоит заниматься
Разработка пайплайнов
Вы будете проектировать, оптимизировать и поддерживать надёжные пайплайны обработки данных — из внутренних и внешних источников. Также нужно будет следить за качеством данных и устойчивостью вычислений, чтобы строить и развивать базу знаний о бизнесах
ML-сопоставление и оценка клиентов
Вам предстоит разрабатывать и улучшать модели мэтчинга и скоринга для look-alike-оценки аудиторий и бизнесов, использовать разметку асессоров, оценивать качество решений и внедрять их в промышленный контур
Внедрение LLM и AI-агентов
Нужно будет использовать LLM, чтобы классифицировать бизнесы, дополнять их атрибуты и создавать текстовые описания. Также предстоит разработать AI-агентов, MCP-интеграции и переиспользуемые скилы — они автоматизируют аналитику, поиск информации и другие рабочие процессы
Fullstack-разработка сервиса
Ваши задачи — превращать знания из нашей базы и AI-технологии в удобные сценарии для пользователей, автоматизировать работу с бизнес-информацией и развивать сервис, учитывая потребности пользователей
Работа с графовыми алгоритмами
Вы будете улучшать подходы к Entity Resolution, находить связанные сущности и извлекать полезные сигналы из графа на больших объёмах данных. При этом максимальная полнота и связность данных будут достигаться за счёт графовых моделей и алгоритмов в парадигме MapReduce
Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers