Асессоры Яндекса и Google: профессия будущего в эпоху ИИ
Современный интернет изобилует огромным количеством информации на абсолютно любую тему. Пользователи ежедневно вводят миллионы поисковых запросов, стремясь найти актуальные и достоверные данные. Но как поисковым системам среди бесчисленного множества сайтов определить наиболее релевантные и качественные ресурсы для выдачи?
Именно для этих целей в Яндексе, Google и других ИТ-компаниях работают асессоры - специалисты, которые вручную оценивают контент веб-страниц и их соответствие запросам пользователей. От объективности и профессионализма асессоров напрямую зависит качество поисковой выдачи и удовлетворенность запросов интернет-аудитории.
Асессоры играют ключевую роль в обучении алгоритмов ранжирования поисковых систем на основе машинного обучения. Их оценки позволяют искусственному интеллекту определять характеристики качественного и некачественного контента, а также совершенствовать методики выдачи наиболее релевантных страниц по конкретным запросам. Таким образом, асессоры напрямую влияют на результаты, которые видят пользователи при поиске в интернете.
Кто такие асессоры и что они делают
Асессор (от английского "assessor" - оценщик) - это сотрудник поисковой системы, чьей основной задачей является ручная оценка релевантности веб-страниц поисковым запросам пользователей. Проще говоря, асессоры определяют, насколько хорошо контент сайта соответствует тому, что искал человек в интернете.
Работа асессоров заключается в тщательном изучении содержимого веб-ресурсов и присвоении им определенных оценок по заранее установленным критериям. Такими критериями, например, могут выступать полнота и достоверность информации, удобство использования сайта, безопасность контента, авторитетность источника и многое другое.
В процессе оценивания асессоры опираются на подробные инструкции и чек-листы, разработанные поисковыми системами. При этом у Яндекса и Google существуют определенные различия в методиках и требованиях к асессорам, хотя общие принципы схожи.
Асессоры Google должны продемонстрировать отличное знание английского языка, так как им приходится работать с англоязычными ресурсами. Процесс отбора новых асессоров достаточно сложный и включает онлайн-тестирование, собеседование на английском и прохождение обучения Google ML - нейросети на базе машинного обучения.
Асессоры Яндекса для русскоязычного сегмента отбираются по более простой процедуре - заполнение анкеты, выполнение тестового задания на грамотность и логическое мышление, а также собеседование. Знание английского языка для них не является обязательным условием.
Независимо от поисковой системы, главной функцией асессоров является повышение релевантности результатов поиска путем качественной оценки контента. На основании их оценок алгоритмы ранжирования впоследствии определяют, какие сайты должны находиться выше в выдаче, а какие ниже или вовсе исключаться из нее.
Требования к асессорам и процесс отбора
Для работы асессором не требуется узкопрофильное высшее образование или глубокие технические знания. Гораздо более важными качествами являются внимательность к деталям, усидчивость, способность следовать инструкциям и выполнять монотонные задачи в течение длительного времени.
Основные требования к кандидатам на должность асессора в поисковых системах и других ИТ-компаниях:
- Грамотность и отличное владение русским языком
- Логическое мышление и аналитические способности
- Умение работать с большими объемами информации
- Ответственность и скрупулезность
- Стрессоустойчивость и способность концентрироваться
- Базовые навыки работы с ПК и интернетом
Дополнительные требования могут варьироваться в зависимости от специфики компании и области, в которой предстоит работать. Например, для асессоров Google критически важно свободное владение английским языком.
Процесс отбора асессоров обычно включает в себя следующие этапы:
- Заполнение анкеты с указанием личных данных и опыта
- Прохождение онлайн-тестирования на знание языка, логику, внимательность
- Выполнение практического задания по оценке релевантности контента
- Собеседование в формате видеозвонка для оценки коммуникабельности
Успешно прошедшие все этапы кандидаты проходят обязательный тренинг и обучение работе с инструкциями и методиками оценки сайтов конкретной компании. Только после этого они допускаются к выполнению реальных задач.
Стоит отметить, что требования к навыкам и процесс найма могут несколько различаться не только у разных работодателей, но также для разных специализаций асессоров (поиска, изображений, видео и т.д.).
Работа асессором: плюсы и минусы
Как и любая профессия, работа асессором имеет свои преимущества и недостатки. Рассмотрим основные плюсы:
- Гибкий график. Многие компании предлагают асессорам свободный или гибкий график работы на удалённой основе. Это позволяет совмещать деятельность с учёбой, другой работой или семейными обязанностями.
- Отсутствие необходимости в специальном образовании. Для работы асессором не требуется профильное высшее образование или уникальные навыки. Достаточно обладать хорошей грамотностью, логическим мышлением и способностью к кропотливой работе.
- Официальное трудоустройство. Асессоры нанимаются в штат крупных и авторитетных ИТ-компаний с "белой" зарплатой и соблюдением трудового законодательства.
- Компенсация расходов на интернет. Поскольку работа асессора связана с активным использованием сети, некоторые работодатели компенсируют сотрудникам затраты на интернет-трафик.
Однако есть и ряд минусов в этой профессии:
- Монотонность и однообразие работы. Асессорам приходится выполнять рутинные задачи по оценке контента по определенным шаблонам в течение всего рабочего времени.
- Отсутствие карьерного роста. Возможности для продвижения по карьерной лестнице в рамках этой профессии крайне ограничены.
- Невысокий уровень оплаты. Средняя зарплата асессоров в российских компаниях составляет около 28 000 рублей по данным сайтов по поиску работы.
- Необходимость четко следовать инструкциям. Асессоры должны строго придерживаться обширных многостраничных инструкций, которые регулярно обновляются.
Таким образом, работа асессора больше подходит для тех, кто ценит свободный график, стабильность и не гонится за карьерным ростом. Но требует определенных качеств - усидчивости, внимательности и готовности к рутине.
Методики и критерии оценки сайтов
Асессоры в своей работе руководствуются специальными инструкциями и чек-листами, разработанными поисковыми системами. Эти документы содержат подробные методики и критерии для оценки качества веб-сайтов по различным аспектам.
У Яндекса и Google существуют свои собственные методики, которые периодически обновляются и дополняются. Однако общие принципы оценки во многом схожи. Рассмотрим ключевые критерии:
Релевантность - основной критерий, определяющий степень соответствия содержания сайта поисковому запросу пользователя. Выделяют:
- Полную релевантность (сайт исчерпывающе отвечает на запрос)
- Частичную релевантность (сайт частично релевантен, но не полностью раскрывает тему)
- Нерелевантность (сайт никак не связан с запросом)
Достоверность и полезность контента - асессоры оценивают, насколько информация на сайте является актуальной, авторитетной и полезной для пользователей.
Экспертность - этот критерий особенно важен для тем YMYL (Your Money or Your Life), связанных со здоровьем, финансами, юриспруденцией и т.д. Асессоры проверяют, написан ли контент профильным экспертом.
Визуальные факторы - оцениваются дизайн, юзабилити, скорость загрузки, наличие вредоносного кода, всплывающей рекламы и других раздражающих элементов.
Безопасность - асессоры выявляют наличие нежелательного контента, ссылки на мошеннические ресурсы, зараженные сайты и так далее.
В Яндексе существует 7 основных уровней оценки релевантности: витальный, полезный, релевантный+, релевантный-, нерелевантный, спам, не про это. В Google используются схожие, но не идентичные метки.
Важно понимать, что окончательную оценку сайту не выставляет отдельный асессор, а формируется консолидированное заключение на основе нескольких независимых проверок.
Асессоры в российских компаниях
Помимо двух гигантов интернет-поиска Яндекса и Google, асессоры активно задействованы и во многих других российских ИТ-компаниях, работающих с большими данными. Рассмотрим несколько ярких примеров:
Wildberries
В этом крупнейшем отечественном маркетплейсе асессорская служба появилась относительно недавно. Асессоры Wildberries работают в штате компании и располагаются в ее офисах. Их основные задачи - оценка релевантности поисковых запросов по товарам, проверка контента на сайтах, выявление орфографических ошибок. Для трудоустройства асессором в Wildberries требуется пройти тестирование на логику и грамотность, а затем обучение.
Тинькофф
Банк активно использует асессоров для повышения качества своих ИТ-сервисов, включая обучение чат-ботов, размеченную визуализацию данных и так далее. Благодаря труду около 200 операторов данных эффективность машинного обучения в Тинькофф значительно выросла. Для трудоустройства достаточно краткого онлайн-обучения, не требуется профильное образование.
ABBYY
Эта известная ИТ-компания, специализирующаяся на обработке данных и интеллектуальном распознавании текстов, сотрудничает с асессорами для разметки материалов. Асессоры ABBYY занимаются сбором и размеченной обработкой данных для обучения систем машинного обучения, в том числе используемых в продукте FlexiCapture. Коррекцией разметки занимаются профильные лингвисты и эксперты в смежных областях.
Ozon
Крупный российский маркетплейс Ozon активно использует асессоров как в основном штате, так и привлекая исполнителей через сервис Яндекс.Толока. Асессоры Озона работают с большими данными, включая персональные, статистические, маркетинговые данные и инструменты. На штатные позиции обычно нанимают специалистов с профильным ИТ или маркетинговым образованием.
Таким образом, услуги асессоров крайне востребованы в ведущих российских ИТ-компаниях для оптимизации работы алгоритмов машинного обучения, размеченной обработки больших данных, тестирования сервисов и других задач.
Личный опыт асессоров
Лучше всего о реалиях работы асессора могут рассказать те, кто в действительности выполнял или выполняет эти обязанности. Приведем несколько характерных историй и отзывов от бывших и действующих специалистов по оценке контента:
"Работал асессором в Яндексе года три назад. Из плюсов - удобный график, работа в свое удовольствие. Но через некоторое время стало скучновато - обязанности довольно монотонные. Оценивать нужно было все - от коротких статей до сложных ресурсов в формате вики. Хуже всего давались медицинские и юридические темы, т.к. у меня нет профильного образования. Приходилось хорошо вникать в материал, чтобы оценить качество изложения." (Артем, 28 лет)
"В Google через Appen проработала асессором около года. Самое сложное - собеседование на английском, задавали каверзные ситуационные вопросы. График свободный, на самом деле загружена была не каждый день. Но работа довольно рутинная: изучение сайтов по критериям, поиск зараженных ресурсов. Не скажу, что очень высокооплачиваемая деятельность - в среднем получалось 25-30 тысяч в месяц при загрузке 20+ часов в неделю." (Арина, 32 года)
"Работаю асессором в ABBYY уже год. У нас довольно специфичная деятельность по размеченной обработке документов для обучения систем. Нужно не просто изучать тексты, но вносить в документы разметку - определенные поля, геометрические фигуры и объекты в соответствии с инструкцией. Требуется концентрация и внимательность. График довольно свободный, можно брать задания в любое удобное время. Оплата сдельная, в среднем 25-30 тысяч получается." (Виктор, 27 лет)
Из этих реальных историй видно, что работа асессора действительно имеет определенную рутину и монотонность, но в то же время предлагает удобный гибкий график и неплохую зарплату для подобной деятельности. Важными качествами являются внимательность, логическое мышление и порой способность разбираться в нетривиальных профессиональных темах.
Перспективы профессии асессора
С каждым годом технологии искусственного интеллекта и машинного обучения совершенствуются стремительными темпами. Это порождает вопрос - не исчезнет ли в будущем необходимость в асессорах, которые вручную оценивают контент для обучения алгоритмов?
Эксперты в области ИТ-технологий сходятся во мнении, что полная автоматизация процессов оценки и разметки данных пока остается лишь отдаленной перспективой. Несмотря на впечатляющие успехи, современные системы искусственного интеллекта по-прежнему не способны полностью заменить человека в задачах, требующих логического мышления, здравого смысла и глубокой экспертной оценки.
В таких сферах, как формирование поисковой выдачи, модерация контента, обработка больших данных и многих других востребованность асессоров сохранится как минимум в ближайшее десятилетие. Человеческий разум незаменим при работе с нюансами языка, контекстами, имплицитными смыслами и другими тонкими аспектами, которые недоступны для понимания машинам.
Более того, с развитием ИИ будут появляться новые области применения асессорского труда. Например, для оценки этичности и беспристрастности алгоритмов, выявления предвзятости и дискриминационных тенденций, которые могут быть заложены в систему из-за ошибок в исходных данных.
Таким образом, в перспективе ожидается не исчезновение, а скорее эволюция и усложнение работы асессоров. Человеческий интеллект по-прежнему будет необходим для контроля, проверки, подготовки данных и этической экспертизы решений искусственного интеллекта, особенно в критически важных областях.
Вероятно, изменятся требования к квалификации асессоров, станут более востребованы междисциплинарные знания об ИИ, аналитическом мышлении и технологиях обработки информации. Но человеческий фактор продолжит играть ключевую роль в развитии технологий на многие годы.
Заключение
Асессоры - это специалисты, которые вручную оценивают контент интернет-страниц на соответствие поисковым запросам, качество и полезность изложенной информации. Их работа имеет колоссальное значение для формирования релевантной поисковой выдачи, очищения ее от нежелательного или некачественного контента.
В лидирующих поисковых системах Яндексе и Google трудятся тысячи асессоров. Их оценки являются базисом для обучения алгоритмов ранжирования, использующих технологии машинного обучения. Без человеческой экспертизы современные поисковики были бы не в состоянии адекватно определять степень соответствия веб-страниц информационным потребностям пользователей.
Асессоры обучаются работать со сложными многостраничными инструкциями, в которых прописаны детальные критерии оценки сайтов: от релевантности и полноты контента до визуальных аспектов, юзабилити и безопасности. Процесс найма асессоров включает тестирование навыков логического мышления, внимательности, грамотности. Предпочтение отдается кандидатам, способным к длительному выполнению рутинных задач.
Работа асессора сочетает как преимущества (гибкий график, отсутствие необходимости спецобразования), так и недостатки (монотонность, ограниченный карьерный рост, невысокий доход). Но в целом она позволяет получить стабильную официальную занятость в ИТ-отрасли.
Помимо Яндекса и Google, асессоры активно задействованы во многих российских компаниях, таких как Wildberries, Тинькофф, ABBYY, Ozon и других для разметки данных, обучения алгоритмов, тестирования сервисов.
Несмотря на стремительное развитие технологий ИИ, перспективы профессии асессора остаются стабильными. Человеческий разум пока незаменим при обработке тонких языковых нюансов, творческом мышлении и в задачах с высокой этической составляющей. Востребованность асессоров сохранится как минимум на ближайшее десятилетие с возможной эволюцией требований к квалификации.