Мы работаем с самыми масштабными и технологичными продуктами экосистемы Яндекса: Алисой AI, Яндекс Путешествиями, Бизнесом, Яндекс ID, Браузером и другими сервисами, которыми каждый день пользуются миллионы людей.

Для продуктов Яндекса мы создаём лучшую и самую технологичную службу поддержки, которая быстро помогает пользователям, понимает контекст обращения, отвечает точно и сохраняет высокий уровень качества даже при большом масштабе. Наша команда помогает поддержке сервисов Яндекса становиться умнее, быстрее и удобнее для пользователей.

Главный фокус команды сейчас — в том, чтобы увеличивать автоматизацию без потери качества. Для этого мы внедряем GenAI-решения в работу ботов, развиваем RAG-подходы и агентные сценарии, тестируем современные технологии, следим за трендами индустрии и применяем на практике решения, которые напрямую влияют на пользовательский опыт в крупных продуктах Яндекса.

Мы ищем дата-аналитика, который поможет создавать и развивать умный AI в службе поддержки: анализировать реальные пользовательские сценарии, находить ошибки модели, строить систему оценки качества, собирать данные для обучения и принятия новых решений.

Построение системы оценки качества AI-ассистента

Вместе с командой вы станете развивать систему оценки качества: офлайн- и онлайн-метрики, LLM-as-a-Judge, A/B-эксперименты, мониторинг деградаций, аналитические дашборды и т. п.

Анализ качества работы LLM и поиск точек роста

Вам предстоит глубоко разбираться в качестве работы модели: анализировать пользовательские сценарии и проблемные кейсы, сегментировать ошибки и DSAT, искать закономерности через data mining. Затем — формировать гипотезы, как повысить качество, и оценивать влияние изменений на пользовательский опыт. Вы поможете команде понять, где модель ошибается, почему это происходит и какие улучшения дадут максимальный эффект.

Сбор данных для обучения и приёмки моделей

Вы будете работать с данными на всём цикле улучшения модели: находить реальные пользовательские кейсы в логах, собирать датасеты для обучения и тестирования, анализировать качество разметки.

​​​