Обязанности:
Цели нашей команды: оптимизировать и улучшать аналитическую и ML-инфраструктуру, общаясь с её внутренними пользователями; выстраивать конвейеры автоматизации ML-процессов и обработки данных; настраивать работу сервисов и регулярных процессов в рамках экосистемы Яндекса; создавать новые и улучшать старые инструменты для ML-аналитики. Какие задачи вас ждут: 1. Построить модель здоровья ML-сервисовМодель здоровья — система мониторингов, следящая за тем, чтобы сервис работал как ожидается. В ожидания входят и стандартные технические показатели для бэкенд-сервисов (свободное место на диске, доля «пятисоток» в ответах сервиса и другие), и специфичные для ML показатели (свежесть поставки данных, корректность расчётов внутренних витрин данных, полнота данных в ответах сервиса). 2. Запустить Feature StoreML-модели прогнозирования и рекомендаций в Еде базируются на статистических данных и их агрегатах. Каждое направление разрабатывает для ML-моделей сигналы и факторы на данных, соответствующих её доменной области. Feature Store позволит эффективно обмениваться факторами между командами без дублирования расчётов и предоставит платформу мониторинга качества сигналов. В рамках задачи предстоит дизайн архитектурного решения, реализация и интеграция в существующие пайплайны. 3. Развить инфраструктуру для реактивной поставки сигналовРекомендательные системы полагаются на историю пользовательских действий внутри приложения. Возможность доставлять события с задержкой до нескольких секунд позволит учитывать предпочтения пользователя в рамках сессии и повысит качество рекомендаций. Проект подразумевает разработку стриминга событий на базе Flink, хранение и раздачу профилей пользователей из key-value хранилищ Яндекса. Мы ждём, что вы: На базовом уровне понимаете ML и концепции MLOps Разрабатывали бэкенд-сервисы на Python, C++, Java или Go Знаете или готовы освоить C++ Обрабатывали большие объёмы данных (Hadoop, Spark, Hive) Будет плюсом, если вы: Работали с ML-сервисами в продакшене Писали стриминговые приложения (Spark Structured Streaming, Flink или Kafka Streams) Работали в инфраструктурной командеПохожие вакансии