Приглашаем на ML-митап hh.ru. Big Data.. Big Data. ds.. Big Data. ds. eval.. Big Data. ds. eval. llm.. Big Data. ds. eval. llm. ml.. Big Data. ds. eval. llm. ml. агентный поиск.. Big Data. ds. eval. llm. ml. агентный поиск. Блог компании hh.ru.. Big Data. ds. eval. llm. ml. агентный поиск. Блог компании hh.ru. искусственный интеллект.. Big Data. ds. eval. llm. ml. агентный поиск. Блог компании hh.ru. искусственный интеллект. Машинное обучение.. Big Data. ds. eval. llm. ml. агентный поиск. Блог компании hh.ru. искусственный интеллект. Машинное обучение. поиск.

Если вы ML-разработчик или дата-сайентист и работаете с поиском и рекомендациями — приходите обсудить, как LLM и агенты помогают искать вакансии, кандидатов и недвижимость: от понимания запросов на естественном языке до оценки качества и работы в проде. После докладов продолжим общение за вкусной едой и напитками!

Регистрируйтесь по ссылке и присоединяйтесь к митапу 19 ноября в 19:00 мск в офисе hh.ru или онлайн.

Приглашаем на ML-митап hh.ru - 1

Программа

18:30 — Сбор гостей и регистрация

19:00 — Агентный поиск в рекрутинге: опыт hh

Приглашаем на ML-митап hh.ru - 2

Борис Коварский

тимлид Резюмируй!, hh.ru

Обычный поиск работает по простой схеме: один запрос, одна выдача. В глубоком, или агентном, поиске агент сам строит цепочку запросов: смотрит на результаты, уточняет запрос и ищет снова, пока не найдёт то, что нужно.

Такие агенты уже есть у поисковиков общего назначения и LLM-провайдеров, а теперь они приходят и в рекрутинг. В докладе Боря расскажет, что сейчас происходит в этой области и как мы в hh сделали для работодателей глубокий поиск по базе резюме — что получилось, а над чем ещё предстоит потрудиться. На примерах покажет, когда агенту пора менять запрос и как не дать ему выбрать «почти подходящих» кандидатов вместо действительно релевантных. Отдельно разберём, как понять, что агент ищет хорошо, если правильного ответа заранее никто не знает.

19:30 — Как устроен диалоговый поиск вакансий на hh

Приглашаем на ML-митап hh.ru - 3

Виктор Реушкин

тимлид VacSearch, hh.ru

Кто хоть раз искал работу, тот знает: размышляешь в духе «хочу пилить агентов на питоне для хайлоад-прода в классной продуктовой компании», а поиск ждёт ключевые слова и фильтры.

Мы в hh решили, что превращать естественный язык в запросы должен не пользователь, а LLM-агент. Соискатель пишет пожелания в свободной форме, агент сам формирует набор поисковых запросов с фильтрами, отбирает и ранжирует наиболее крутые вакансии, дополнительно уточняет детали в диалоге.

На демо это классная фича. Но как она устроена в проде? Про это Витя и расскажет в докладе.

20:00 — LLM и энкодерные модели для поиска. Опыт развития подходов в поиске недвижимости

Приглашаем на ML-митап hh.ru - 4

Алексей Казаков

тимлид SmartSearch, Циан

Поиск недвижимости традиционно строится на фильтрах: пользователю приходится выставлять параметры и шаг за шагом сужать выдачу. Но людям привычнее просто написать, что они ищут.

В докладе Лёша расскажет, как в Циане учат систему понимать запросы пользователей на естественном языке. Поговорим о текстовом поиске, который помогает быстро перейти от запроса к подходящей выдаче. Затронем диалоговый поиск (Циан-Помощник): он не только находит объявления, но и помогает уточнить потребности и отвечает на вопросы о недвижимости и конкретных объектах.

Отдельно спикер расскажет, как его команда выбирала между LLM и классическими NLP-подходами: где LLM действительно нужна, а где достаточно NER-модели. Также разберём, как ребята персонализируют поиск под каждого пользователя.

20:30 — Афтепати

Место встречи

Офис hh.ru в Москве, ул. 2-я Брестская, 48, метро «Белорусская», выход 1. Для входа в офис возьмите паспорт.

Если не получится приехать, подключайтесь к трансляции в VK или на YouTube. Ссылки отправим онлайн-участникам незадолго до начала митапа.

Регистрация

Участие бесплатное, но количество мест в офисе ограничено. Мы рассмотрим все заявки и ответим на них за несколько дней до митапа.

Зарегистрироваться на митап

Автор: evgk_9p

Источник