Вакансия из официального источника
ML-разработчик в команду генеративных технологий рекламы Яндекса
Яндекс · Москва
Описание вакансии
Привет! Я Стёпа, руковожу группой генеративных технологий в рекламе Яндекса. Мы учим нейросети писать рекламные объявления и следим за тем, чтобы генерация делала рекламу полезнее для пользователей и эффективнее для рекламодателей: текст точно отвечает на запрос, не обещает лишнего и приводит на сайт людей, которым предложение действительно нужно. Ищу ML-разработчика, который будет вместе с нами развивать генеративные технологии с упором на качество генерации.
Степан Троешестов
Руководитель группы
Рекламные технологии Яндекса стоят за показами рекламы в Поиске и на площадках Рекламной сети. Через них бизнесы находят клиентов, а пользователи — товары и услуги, которые ищут. Одно из самых быстрорастущих направлений — генеративная реклама. В Яндекс Директе есть нейрообъявления: YandexGPT пишет заголовки и тексты, учитывая запрос пользователя и содержимое сайта рекламодателя.
Наша группа развивает генерацию в рекламе и отвечает за её качество. Мы обучаем модели, которые находят ошибки в сгенерированных объявлениях, улучшаем модели генерации, проверяем гипотезы в A/B-экспериментах и доводим сгенерированные элементы объявлений до рекламного движка и ранжирования.
Какие задачи вас ждут
Обучение фильтрующих моделей
Чтобы до показа доходили только качественные сгенерированные объявления, мы обучаем фильтрующие модели: они находят выдуманные факты, подмену товара или услуги, неграмотные и нерелевантные тексты — и при этом не отсекают хорошие объявления. Вы будете развивать эти модели: собирать разметку с помощью асессоров и LLM, обучать трансформерные классификаторы, подбирать пороги под продуктовую задачу и проверять в A/B-экспериментах, какие ошибки действительно мешают пользователям и рекламодателям.
Добавление информации о генерации в рекламный движок
Сгенерированные заголовки и тексты должны не просто пройти фильтры, но и правильно участвовать в отборе и ранжировании рекламы. Вам предстоит доводить новые сгенерированные элементы объявлений до рекламного движка: передавать в него информацию о генерации, например оценку аплифта от генерации в рантайме, учитывать её в ранжировании и прогнозе кликабельности, а затем в A/B-экспериментах проверять, что реклама стала эффективнее. Чтобы решение дошло до продакшена целиком, важно понимать, как устроен весь пайплайн ранжирования объявлений в движке, и уметь договариваться со смежными командами.
Фактчекинг сгенерированных объявлений
Самая неприятная для пользователя и рекламодателя ошибка генерации — текст, который расходится с сайтом: не та цена, другие условия, обещание, которого нет на странице. Вы будете развивать фактчекинг — проверку того, что сгенерированное объявление соответствует данным рекламодателя и содержимому его сайта. Задача — пройти путь от сбора разметки до моделей, которые находят расхождения, и встроить их в контур качества, чтобы такие объявления не доходили до показа.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Мы ждём, что вы
- Обучаете трансформерные модели для классификации текстов и доводите их до продакшена: выбираете метрики и пороги под продуктовую задачу, следите за качеством после выкатки
- Хорошо знаете статистику и умеете анализировать данные: проектируете A/B-эксперименты, находите причины изменения метрик, понимаете бизнес-показатели рекламы — кликабельность, конверсию, выручку
- Уверенно используете AI-агентов в повседневной работе: для написания кода, анализа данных и исследований
- Пишете на Python, работаете с PyTorch и SQL, обрабатываете большие объёмы данных в распределённых системах
- Самостоятельно ведёте задачу от гипотезы до эксперимента и выкатки в продакшен
Будет плюсом, если вы
- Работали с дообучением генеративных моделей с подкреплением (RLHF, DPO, GRPO или похожие подходы) и с reward-моделями
- Организовывали разметку данных — инструкции, подбор перекрытия, контроль качества — и применяли LLM для разметки и оценки текстов с проверкой того, насколько их оценки согласуются с человеческими
- Занимались фактчекингом сгенерированных текстов — проверкой их соответствия источнику, например, с помощью NLI-моделей или retrieval
- Знаете ранжирование или прогноз CTR
- Понимаете, как устроены рекламные или поисковые продукты
Узнать больше
-
Рекламные технологии
-
Офисы в Москве
Откликнуться на сайте компании
Источник: официальный сайт Яндекс. Актуальность проверена 12.10.2026 21:32 (Екатеринбург).
