Яндекс

Архитектор по работе с партнёрами в Yandex Cloud

Не указана
  • Москва
  • Полная занятость
  • Полный день
  • Более 6 лет

Yandex Cloud — облачная платформа, которую используют тысячи компаний и предпринимателей, от частных специалистов до крупных международных корпораций.

Архитектор по работе с партнёрами играет ключевую роль в организации партнёрского канала Yandex Cloud и блока платформы данных. Вам предстоит развивать партнёров, отвечающих за платформу данных, разрабатывать решения вместе с партнёрами и помогать ключевым партнёрам внедрять их решения.


Какие задачи вас ждут

Помощь партнёрам и клиентам в разработке ML-решений
Вам предстоит помогать партнёрам и клиентам создавать ML-решения: от сбора данных до развёртывания модели. Вы будете применять Pandas, Apache Spark для анализа больших данных, оптимизировать вычисления для эффективной обработки данных, работать с метриками (Accuracy, Precision, Recall) для оценки моделей. Также нужно проводить кросс-валидацию и A/B-тестирование.

Кросс-функциональное взаимодействие
Вам предстоит общаться с датасаентистами, инженерами и продуктовыми командами, в случае необходимости объяснять сложные концепции простыми словами (для нетехнических специалистов). Также вы будете технически развивать партнёрский канал в области применения продуктов Yandex Cloud, документировать и презентовать решения.

Работа над обратной связью
Вместе с командой продукта вы будете анализировать обратную связь от партнёров и клиентов, постоянно расширяя собственные знания в области систем на базе агентов. Предстоит участвовать в проектах с клиентами в роли технического лидера.

Мы ждем, что вы

  • Работали с AWS, GCP, Azure, Yandex Cloud
  • Имеете ценный продуктовый опыт применения генеративных моделей для решения бизнес-задач
  • Разбираетесь в основных алгоритмах: регрессии, классификации, кластеризации, ансамблях моделей
  • Умеете выбирать оптимальный метод для решения задачи и интерпретировать результаты
  • Свободно владеете Python (основные библиотеки: Pandas, NumPy, scikit-learn)
  • Знаете Docker/Kubernetes для контейнеризации и развёртывания моделей
  • Понимаете MLOps-практики (версионирование данных, мониторинг моделей)
  • Способны выявлять закономерности, формулировать гипотезы и делать выводы
  • Умеете анализировать данные и результаты моделей
  • Готовы к совместному решению задач и обмену знаниями

Будет плюсом, если вы

  • Имеете богатый опыт в TensorFlow/PyTorch для глубокого обучения
  • Знаете Apache Airflow для оркестрации пайплайнов
  • Готовы продемонстрировать портфолио или реальные проекты с применением LLM (GhatGPT, YandexGPT, Llama, LangChain)