О компании

Сегодня более 5 миллиардов пользователей используют базовые приложения, такие как электронная почта, заметки, задачи, календарь, и они не являются AI-нативными. Наша миссия — создавать проактивные приложения для любого человека в мире, который не привык к сложным подсказкам. Мы стремимся привнести интеллект в разговоры, поручения, организацию и рабочие процессы с минимальным или отсутствующим использованием подсказок.

Наше первое приложение — это мобильное коммуникационное приложение с приоритетом на агента. Мы считаем, что создание приложений, которые пользователи используют ежедневно для общения, координации и совместной работы, поможет интегрировать ИИ в их жизнь. Конечный эффект — устранение дезинформации, достижение низких затрат на координацию, обеспечение высококачественных задач и сотрудничества в масштабе с минимальным или отсутствующим использованием подсказок.

Роль

Создавать и улучшать системы машинного обучения, которые обеспечивают работу наших AI-нативных приложений.

Работать над классификацией, поиском, ранжированием, персонализацией и оценкой, беря на себя ответственность от разработки модели до её развертывания в продакшене.

Эта роль предназначена для инженеров, которым нравится решать практические задачи машинного обучения, улучшать качество моделей и выпускать надёжные системы, используемые реальными пользователями.

Основные задачи

Создавать и улучшать модели машинного обучения для классификации, ранжирования, поиска и персонализации.
Разрабатывать эффективные классификаторы и оптимизировать точность модели, прецизионность, задержку и стоимость.
Улучшать релевантность поиска и извлечение контекста с использованием эмбеддингов, гибридного поиска и повторного ранжирования.
Создавать модели персонализации, которые обучаются на поведении пользователя, при этом уважая конфиденциальность.
Разрабатывать конвейеры оценки, размеченные наборы данных и метрики для измерения качества моделей.
Тонко настраивать и адаптировать существующие модели при наличии достаточного объёма данных.
Создавать и поддерживать конвейеры обучения, инференса и развертывания моделей машинного обучения.
Отлаживать проблемы в продакшене, мониторить производительность моделей и выпускать улучшения на основе обратной связи из реального мира.

Технический стек

Python
PyTorch / JAX
Эмбеддинги, векторный поиск и модели ранжирования
Продакшен-системы машинного обучения и конвейеры инференса

Идеальный опыт

Прочные знания в области машинного обучения и современных нейронных архитектур.
Практический опыт создания и развертывания моделей машинного обучения в продакшене.
Опыт в классификации, ранжировании, поиске, рекомендательных системах или персонализации.
Понимание оценки моделей, экспериментов и метрик производительности.
Уверенное написание кода продакшен-качества и работа с реальными наборами данных.
Умение балансировать качество модели, задержку, стоимость и надёжность.
Сильное чувство ответственности, навыки решения проблем.

Результаты

Модели машинного обучения в продакшене достигают ожидаемых показателей точности, релевантности, задержки и надёжности.
Улучшения в классификации и ранжировании приносят измеримые приросты качества моделей.
Конвейеры оценки выявляют регрессии и поддерживают надёжные релизы моделей.
Конвейеры обучения, инференса и обработки данных являются надёжными, воспроизводимыми и удобными для поддержки.
Улучшения моделей основаны на обратной связи из реального мира и измеримых результатах.
Эффективно сотрудничает с инженерными и продуктовыми командами для доставки надёжных функций на базе машинного обучения.

Как мы работаем

Лучшие продукты в мире создаются малыми, первоклассными командами. Мы — команда с высокой плотностью талантов, практическая и активная. Мы принимаем решения коллективно и движемся быстро, сочетая высокое качество работы с непрерывным обучением.

Присоединение к нашей команде требует умения структурировать работу, проявлять суждение и выполнять задачи самостоятельно. Наша цель — предоставить нашим пользователям по-настоящему волшебный продукт.

Процесс собеседования

Если мы увидим соответствие, мы свяжемся с вами, чтобы назначить 3, но не более 4 собеседований.

Заявки оцениваются нашими техническими специалистами. Собеседования будут проводиться виртуально и/или на месте.

Мы ценим прозрачность и эффективность, поэтому ожидайте оперативного решения. Если вы продемонстрируете исключительные навыки и мышление, которые мы ищем, мы предложим вам присоединиться к нам.

Инженер по прикладному машинному обучению