ML-аналитик в Яндекс Образование

Дата размещения вакансии: 29.09.2026
Работодатель: Яндекс
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Садовническая набережная 75
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

Яндекс Образование создаёт образовательные продукты для школьников, родителей и учителей, а также инструменты для всего образовательного сообщества. Мы разрабатываем технологичные решения, включая ИИ-инструменты, которые помогают детям осваивать IT-навыки, учиться эффективнее и получать современное образование, а взрослым — лучше понимать и сопровождать этот процесс.

Наша цель — использовать возможности искусственного интеллекта, чтобы помогать выстраивать персональные образовательные траектории, разбираться в сложных заданиях и системно работать с ошибками.

Мы ищем ML-аналитика, который поможет нам объективно измерять качество моделей, выстраивать процессы сбора данных и развивать технологии, которыми пользуются миллионы людей, — в среде, где модели и подходы обновляются каждый день.

Какие задачи вас ждут:

  • Разработка инструментов оценки качества моделей
    Вам предстоит выстраивать систему оценки качества работы моделей на разных классах задач: адаптировать опенсорсные бенчмарки, разрабатывать собственные и организовывать разметку данных с помощью внешних исполнителей.

  • Анализ качества наших моделей и решений конкурентов
    Вы будете проектировать и внедрять сложные метрики, которые действительно отражают уровень технологий и позволяют сравнивать модели в реальных сценариях использования.

  • Построение процессов сбора данных для fine-tuning и RL
    Вместе с экспертами-разметчиками вы будете создавать качественные сигналы для обучения, а также ускорять и масштабировать разметку с помощью LLM.

  • Работа с исследованиями
    Вам предстоит отслеживать и анализировать новые бенчмарки, датасеты и подходы к сбору данных, выбирать наиболее перспективные идеи и внедрять их в практику команды.

Мы ждём, что вы:

  • Уверенно работаете с Python и SQL, знаете основные аналитические библиотеки
  • Понимаете основы статистики и умеете применять их на практике
  • Умеете проектировать процессы разметки для удалённых исполнителей
  • Понимаете, как оценивать сложные агентные ML-пайплайны
  • Самостоятельны, внимательны к деталям и доводите задачи до результата

Будет плюсом:

  • Работали с Толокой или другими краудсорсинговыми платформами
  • Выстраивали процессы разметки данных с привлечением внешних исполнителей
  • Управляли командой ML-аналитиков