▪️ ML-стажировки в Яндексе: свежая подборка Пять команд, которые делают ML — автономный транспорт, LLM, рекомендации и многое другое. Автономный транспорт · Претрейн модели планирования движения NLP, Python, PyTorch, SQL, C++ Учим автономные автомобили ездить безопасно и комфортно. Экспериментируем с большими генеративными моделями, чтобы предсказывать оптимальную траекторию движения от старта до финиша с учётом всех участников на дороге R&D · Архитектура Alice AI DL, LLM, диффузионные модели, C++, Python Ищем замену классическим авторегрессионным трансформерам. Основная задача команды — находить архитектурные решения, которые повысят качество моделей и сделают их обучение эффективнее. Сейчас активно исследуем диффузионные языковые модели: тестируем разные подходы к их обучению и инференсу, изучаем закономерности масштабирования Поиск · Претрейн Alice AI LLM, RL, Python, Verl, SQL Обучаем рассуждающую Алису — ту самую модель из режима «Рассуждать». Влияем на весь процесс: от претрейна и SFT до RL. Главная задача — научить модель решать олимпиадные задачи по математике и программированию Яндекс Еда · Алгоритмы ресторанного ранжирования Classic ML, RecSys, Python, С++ Продуктовая команда, которая отвечает за ML-начинку клиентского приложения Еды: персональные рекомендации, поиск, новые пользовательские сценарии. Плюс — запуск ранжирования в новых странах. В работе и классический ML, и современные нейросетевые подходы R&D · Подгруппа данных NLP, Python, PyTorch Качество языковой модели во многом определяется данными, на которых она обучена. Команда развивает базовые способности LLM — фактовые знания, логику, работу с разными модальностями. Для каждого навыка ищут новые источники данных, строят пайплайны фильтрации и генерации. Настоящая исследовательская работа Приходи на ML-стажировку в Яндекс → yandex.ru/yaintern/ml @Young_and_Yandex #YY_ML