Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 09.11.2025

Аналитик-разработчик

apartmentЯндекс scheduleПолная занятость publicОфис
send Откликнуться

Публичная страница вакансии: прозрачные условия, быстрый отклик, понятный следующий шаг. Для работодателя — качественный воронко-трафик, для исполнителя — ясные требования без “воды”.

description

Описание вакансии

💜 Аналитик-разработчик в команду Алисы

Мы разрабатываем новую технологию Нейро для Алисы. Она за минуту решает поисковые задачи, которые обычно занимают у пользователя по несколько часов. Наша цель — уверенно победить конкурентов на российском рынке, среди которых есть очень сильные международные игроки.

В основе технологии — нейросеть LLM. Она общается с пользователем в режиме диалога, анализирует данные из интернета и пишет доступные, информативные, наглядные и достоверные ответы. Первый релиз продукта вышел в 2024 году под названием и принёс много профита Поиску Яндекса. Теперь эта технология стала частью Алисы и продолжает активно развиваться.
Наша команда аналитики — ключевая для развития новой Алисы. Каждые полгода совместно с командами ML и продукта мы готовим следующий релиз технологии. В основе каждого релиза — офлайн-разметка качества ответов, которую разрабатываем мы.

С помощью разметки оцениваем, насколько ответы Алисы соответствуют нашим продуктовым целям и ожиданиям пользователей:
• Сравниваем качество ответов Side-by-Side
• Измеряем количество ложной информации и галлюцинаций в ответах с помощью факт-чекинга
• Используем крауд-разметку (выполнение заданий людьми), обучаем LLM-as-a-judge, собираем ассистентов на основе LLM для помощи исполнителям в Yandex Crowd

Разметка используется как основной инструмент для замера качества — так же как таргет для RLHF при обучении нейросетей. Наши проекты одни из самых сложных и масштабных по офлайн-разметке качества в Яндексе. Мы обладаем уникальным опытом в этой области.

Наша команда вовлечена в весь цикл создания технологии от формулировки общих продуктовых требований до отладки и приёмки готовых моделей. Чтобы успешно развивать , нам нужно решать разные типы задач: от технических и аналитических до продуктовых.

Какие задачи вас ждут:
• Формализация требований к продукту
• Поиск и исправление багов LLM через обучение
• Глубокий анализ качества разметки
• Развитие больших проектов в Yandex Crowd

Мы ждём, что вы:
• Понимаете, почему важно всегда смотреть в данные
• Уверенно пишете на Python и знаете алгоритмы
• Знаете математическую статистику и использовали её для проверки гипотез

Будет плюсом, если вы:
• Интересуетесь продуктом, стремитесь понять, каким он должен быть и почему
• Умеете общаться, ясно излагать мысли, понимать и учитывать мнение коллег, убеждать
• Работали с табличными данными на SQL
• Имели дело с крауд-проектами, например делали разметку в Толоке
• Знаете основы машинного обучения

📩 на нашем сайте

#LLM #python #алиса
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
  • arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
  • arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
  • arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
  • arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
  • arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
  • arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям