
яндекс · 10 июн.
Мы делаем Алису умнее!
Огромный вызов в нашей сфере сейчас — работа ассистентов на срезе Консьержа. Зачастую это сложные задачи, для решения которых нужна длинная цепочка действий с разными инструментами (Поиск, Оператор, Звонилка, различные API и т. д.). Мы хотим существенно улучшить модель на этом срезе. Глобальная цель — сделать единую точку входа для решения произвольных задач пользователей.
Сбор бенчмарка
Вы будете собирать образ среза Консьержа. Это глубокая исследовательская задача с вайбами CTF. Тут не получится просто взять данные из прода, потому что его нет. Нужно придумать примеры, собрать футуристическую эмуляцию и найти точки роста внутренних и внешних SOTA-моделей.
Построение RL-сред
Вам предстоит масштабировать процесс сбора интересных примеров. Это позволит не только провести более качественный замер, но и дать полезный сигнал при обучении моделей через RL-среды.
Развитие продукта
Вы будете анализировать данные, генерировать направления роста, проверять гипотезы в проде и улучшать продукт.
Внедрение SOTA-подходов
Вам предстоит следить за трендами в сфере, проводить амбициозные эксперименты и доносить успешные исследования до релиза.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
* Работали с RAG-системами и агентами
* Работали над кросс-функциональными проектами
* Запускали ML-системы в продакшен
* Разбираетесь в SOTA-подходах в сфере
* Хотите сделать Алису лучше
* Имеете опыт в ML-аналитике
* Выступали на конференциях