Задачи:
— Управление командой из 4–6 человек: постановка масштабных целей, декомпозиция их в задачи, координация со смежными командами, контроль процесса от постановки задачи до внедрения в продакшен.
— Обучение моделей и работа с данными: превращение данных, размеченных с помощью LLM, в датасеты для ML-моделей ранжирования, создание корпусов синтетических данных, дообучение открытых и внутренних LLM.
— Создание пайплайнов для оценки обученных моделей, обеспечение многосторонней оценки моделей, работающих в продуктах с миллионами пользователей.
Требования:
— Опыт управления командой ML/DL-разработчиков.
— Опыт обучения DL-моделей и их внедрения в продакшен.
— Готовность работать руками, создавать прототипы и проверять гипотезы.
Будет плюсом:
— Опыт работы с высоконагруженными системами и создания моделей для них.
— Опыт работы в кросс-функциональных командах.
Условия:
— ДМС с регулярными чекапами и вакцинацией.
— Другие бонусы, полный список доступен по ссылке.
Задачи:
— Ведение кросс-функциональных проектов по развитию корпоративного ПО и SaaS-сервисов от идеи, исследования рынка и пилота до внедрения на всю компанию.
— Определение целей и границ проекта, управление планом, рисками и зависимостями, координация смежных команд.
— Выступление драйвером изменений, доведение инициатив до результата, защита бюджета и ключевых решений перед менеджментом и внутренним заказчиком.
— Управление портфелем продуктов на всех этапах жизненного цикла: формирование потребности и бюджета, контроль использования, продление или вывод из эксплуатации.
— Развитие моделей потребления и бюджетирования, оптимизация расходов (TCO), управление изменениями в международной компании.
— Участие в переговорах с вендорами, влияние на условия контрактов и схемы лицензирования, ответственность за лицензионную чистоту портфеля и управление рисками.
— Разработка регламентов и стандартов работы с лицензиями и ПО для операционных команд, контроль их соблюдения через аудит.
— Разбор сложных эскалаций по эксплуатации ПО, автоматизация процессов SAM, устранение лишних шагов.
— Ответственность за правила, процессы и итоговый результат операционных закупок, учёта и выдачи лицензий.
Требования:
— Не менее трёх лет опыта в аналогичной роли в сфере управления лицензиями или технического менеджмента.
— Опыт работы с конкурсными закупочными процедурами в роли заказчика/эксперта.
— Аналитическое мышление, умение структурировать большие объёмы данных, работа с Excel и BI-инструментами на уровне пользователя.
— Знание процессных подходов и стандартов.
— Умение вести несколько проектов параллельно, расставлять приоритеты и работать с неопределённостью.
— Понимание жизненного цикла корпоративного ПО и SaaS, схем лицензирования основных вендоров.
— Навыки составления технических заданий на основе требований заказчика.
— Эффективная командная работа и взаимодействие со смежными командами.
— Опыт защиты бюджета, инициатив и решений перед руководством и кросс-функциональными стейкхолдерами.
— Знание английского языка на уровне чтения документации.
Плюсы:
— Опыт работы с лицензированием в больших геораспределённых компаниях или крупных корпоративных средах.
— Участие в проектах по оптимизации и аудиту ИТ-активов, управлению рисками лицензирования, резервированию критичных SaaS-сервисов.
— Внедрение новых корпоративных сервисов или SaaS-продуктов с нуля.
— Высшее образование в сфере информационных технологий.
— Понимание принципов работы корпоративной ИТ-инфраструктуры, SaaS, IaaS, доменных служб и механизмов аутентификации.
— Опыт бюджетирования (план-факт анализ, обоснование затрат, работа с драйверами изменений).
— Навыки написания SQL/YQL-запросов или работа с готовыми аналитическими запросами.
— Наличие сертификатов в области управления проектами или ITAM/SAM.
О команде:
Наша команда разрабатывает сервисы, которые позволяют миллионам пользователей быстро и комфортно перемещаться по городу без собственного автомобиля. Мы непрерывно улучшаем построение экомаршрутов (пешком, на самокате, велосипеде и общественном транспорте), отображение на карте живых меток общественного транспорта и прогноз их прибытия на остановки, а также оптимизируем навигацию для других сервисов Яндекса: Еды и Лавки.
Для этого мы создаём комплексное решение, которое включает в себя высоконагруженные бэкенд-сервисы, регулярные процессы обработки больших данных, а также клиентскую часть приложения. Мы постоянно следим за качеством и надёжностью решения, поэтому изучаем много разных метрик. В целом наши задачи часто связаны с анализом данных, поэтому знания и желание работать в этой сфере приветствуются. В свою очередь, мы готовы предложить вам интересные задачи, поможем обсуждать подходы к их решению, а также поддержим вас в работе с инфраструктурой и внутренними сервисами.
Задачи:
— Разработка Yandex MapKit — библиотеки для Android и iOS, которая позволяет использовать картографические сервисы Яндекса: строить маршруты, искать места и т. д. в мобильных приложениях. MapKit применяется в Навигаторе, Картах, Яндекс Go, Погоде и множестве внешних приложений.
— Развитие навигации для пользователей без собственного автомобиля (пешеходов, велосипедистов и пассажиров городского транспорта) в MapKit.
— Улучшение алгоритмов построения маршрута, включая сложные комбинированные маршруты.
— Сопровождение внедрения новых функций в продакшен, проведение экспериментов и замеров с помощью А/B-тестов.
— Контроль работоспособности сервисов и поддержание высоких стандартов надёжности.
Требования:
— Уверенное владение С++, хорошее знание стандартной библиотеки.
— Умение писать многопоточный и асинхронный код.
— Хорошее знание классических алгоритмов и структур данных.
— Готовность работать над сложным большим проектом, проактивность и желание осваивать новые технологии.
Условия:
— Расширенная медицинская страховка с первого месяца работы, включающая стоматологию, ежегодные чекапы, неотложную помощь за рубежом, лечение критических заболеваний, включая онкологию, и страхование от несчастных случаев.
— Психотерапия в офисе или онлайн-сервисах.
— Лазерная коррекция зрения через год работы.
— Ведение беременности и роды через два года.
— Страховка для родственников по системе 80/20 (80% стоимости ДМС оплачивает компания, 20% — сотрудник).
Задачи:
— Улучшение текущих моделей и обучение новых, включая классификаторы, генеративные модели, сложные сценарии на основе агентов и пайплайнов.
— Сбор и анализ данных для дообучения, обучение с использованием SFT- и RL-подходов.
— Быстрая разработка прототипов и MVP для новых проектов, с фокусом на агентах и RAG для обработки большого контекста.
— Автоматизация валидации ML-моделей, внедрение систем автоматической оценки качества моделей в продакшен.
Требования:
— Опыт в машинном обучении.
— Хорошее знание Python.
— Уверенное владение классическими алгоритмами и моделями.
— Глубокие знания в NLP и LLM.
Будет плюсом:
— Опыт работы с агентами и RAG-пайплайнами.
Условия:
— Расширенная медицинская страховка с первого месяца, включая стоматологию, ежегодные чекапы, неотложную помощь за рубежом, лечение критических заболеваний и страхование от несчастных случаев.
— Психотерапия в офисе или онлайн.
— Лазерная коррекция зрения через год работы.
— Ведение беременности и роды через два года.
— Страховка для родственников по системе 80/20 (80% оплачивает компания).
— Внутренняя образовательная платформа, менторство, программы для руководителей.
— Оплата участия в профильных конференциях.
— Внутренние проекты для обмена экспертизой.
— Гибкий график без фиксированного времени начала и конца рабочего дня.
— Льготные жилищные займы для сотрудников российских офисов.
— Программы поддержки для детей: страхование, детские дни в офисе, подарки на рождение, чекапы при планировании беременности.
Компания Яндекс ищет разработчика на Go для команды, работающей над LLM-проектами для B2B. Вакансия предполагает работу в Москве или Санкт-Петербурге с полным рабочим днем.
Компания создает B2B-продукты на стыке GPT-технологий и экспертных систем, включая проекты Нейросаппорт (автоматизация поддержки клиентов), Нейроэксперт (поиск информации в файлах и ссылках) и Нейроюрист (помощь в ответах на правовые вопросы). Сейчас происходит масштабирование продуктов от бета-версии к промышленной эксплуатации, создание новых сервисов на рынке AI и внедрение LLM-решений для корпоративных клиентов.
Разработка ведется бэкендов нейропродуктов с использованием AI-моделей: большие языковые модели (LLM), OCR, ASR, визуально-языковые модели (VLM). Цель — построить платформу для создания ML-пайплайнов по работе с документами и автоматизации рутинных задач. Технологии: Go (основной язык), Python, RAG с векторным поиском на YDB.
Задачи:
— Участие в продуктовых проектах: написание кода, общение с заказчиками, уточнение требований, предложение и защита технических решений, подготовка инфраструктуры, разработка и сопровождение запуска.
— Технические проекты: построение и развитие инфраструктуры для ML-моделей, оптимизация времени ответов бэкендов, сокращение времени инференса и нагрузки на видеокарты.
Требования:
— Опыт работы с Go и веб-сервисами.
— Знание реляционных баз данных.
Будет плюсом:
— Знакомство с ML.
Процесс отбора:
— Интервью с HR.
— Интервью на знание языка программирования.
— Интервью на знание базовых алгоритмов.
— Финальное интервью с командой, включая обсуждение архитектуры.
Задачи:
— Разработка и внедрение агентов на базе LLM, проектирование ML-компонентов платформы агентов.
— Создание агентов, способных обрабатывать сложные multi-turn и multi-modal запросы пользователей.
— Разработка систем маршрутизации задач, выбора инструментов и моделей, управление вызовами функций и оркестрация моделей внутри пайплайна.
— Замена традиционных классификаторов LLM-пайплайнами и RAG-системами, трансформация старых архитектур в современные пайплайны с LLM, вызовом функций, планированием и рассуждениями.
— Дообучение, настройка и интеграция моделей, оптимизация inference, работа с опенсорс-моделями и внутренними, включая fine-tuning, RL и адаптацию под платформу агентов.
— Обеспечение быстрой и устойчивой работы агентов на продакшене, оптимизация inference и взаимодействие с инфраструктурой (Eagle, FP8, дистилляция, multi-dimensional parallelism).
— Исследования и эксперименты с графами агентов и памятью, эксперименты с вызовами агентов, memory-подсистемами, симуляцией поведения, архитектурами reasoning и системами планирования.
— Участие в разработке RL-моделей для обучения диалоговых агентов, постановка и реализация экспериментов с multi-turn reinforcement learning в масштабах Яндекса и Алисы.
Требования:
— Глубокие знания в Deep Learning и NLP.
— Опыт работы с LLM и пайплайнами вокруг них (function calling, memory, RAG).
— Опыт внедрения ML-систем в продакшен.
— Системное мышление — от архитектуры до интеграции с инфраструктурой.
— Владение Python и знакомство с PyTorch.
— Готовность к кросс-функциональной работе с бэкендом и продуктовыми командами.
Задачи:
— сопровождать студентов в учебном чате;
— отвечать на вопросы по материалам курса;
— помогать разобраться в сложных темах;
— подсказывать по заданиям, инструментам и практическим кейсам;
— проводить онлайн-вебинары и делиться своей экспертизой;
— поддерживать понятную и конструктивную коммуникацию в чате;
— регулярно проверять сообщения минимум 2 раза в день;
— отвечать на вопросы в течение 24 часов.
Требования:
— практический опыт проведения тестирования на проникновение веб-приложений и API: умение самостоятельно проводить разведку, находить и подтверждать уязвимости, оценивать их влияние и формулировать рекомендации по устранению;
— хорошее знание основных классов веб-уязвимостей из OWASP Top 10: понимание причин возникновения, умение находить на практике, отличать реальные уязвимости от ложноположительных результатов, подтверждать возможность эксплуатации и объяснять разработчикам, как исправить;
— знание уязвимостей аутентификации и авторизации: выявление проблем с управлением сессиями, контролем доступа, IDOR, обходом авторизации и другими типовыми сценариями;
— опыт тестирования API и понимание специфики поиска уязвимостей в API: работа с REST API, анализ запросов и ответов, проверка механизмов аутентификации и авторизации, поиск нарушений контроля доступа и других типовых проблем;
— владение инструментами веб-пентеста и умение применять их для решения практических задач: использование Burp Suite и/или аналогичных инструментов (ZAP, Caido) для перехвата и анализа HTTP-трафика, автоматизации проверок и ручного тестирования;
— умение грамотно документировать результаты тестирования: описание сути и сценария эксплуатации уязвимости, оценка рисков и влияния, приведение доказательств и дача понятных рекомендаций по устранению;
— представление о безопасной разработке, контейнеризации и DevSecOps: понимание этапов SDLC и CI/CD, на которых можно выявлять и предотвращать уязвимости, и как результаты пентеста связаны с процессами разработки.
Условия:
— удалённое сотрудничество с взаимодействием со студентами в учебном чате и на онлайн-вебинарах;
— возможность экспериментировать и реализовать свой потенциал без микроменеджмента;
— плавное погружение в сотрудничество с поддержкой команды и знакомством с инструментами сопровождения;
— пополнение портфолио сертификатами о социально полезной деятельности;
— нетворкинг, поддержка и вдохновение от комьюнити экспертов из разных сфер;
— возможность участвовать в конференциях, мероприятиях и подкастах Яндекс Практикума.
Задачи:
- Управление поэтапным переходом с Python на Java в рамках группы разработки: декомпозиция Python-монолита на функциональные блоки, формирование единого шаблона для новых Java-сервисов
- Создание новых сервисов на Java, обучение других разработчиков в команде
- Разработка новых микросервисов для бизнес-задач: создание API, работа с компонентами экосистемы Яндекс 360
- Проектирование архитектуры, выбор паттернов, реализация новых функциональных модулей
Требования:
- Отличное владение Java, чистый оптимизированный код, умение применять паттерны проектирования
- Опыт работы с высоконагруженными системами: эффективное хранение и обработка больших объёмов данных, профилирование и оптимизация
- Способность декомпозировать и решать сложные задачи: понимать бизнес-требования, разбивать на подзадачи, расставлять приоритеты
- Будет плюсом: опыт разделения монолита на микросервисы (Strangler Fig, DDD и пр.), проектирование и внедрение масштабируемой архитектуры
Условия:
- Формат работы: удалённо (Москва, Санкт-Петербург), гибкий график
- ДМС расширенная, оплата 80% ДМС для супругов и детей
Задачи:
— Разработка продуктовых и KPI-метрик для ключевых сервисов Яндекса.
— Ускорение производства продуктовых гипотез: сокращение времени подготовки, проведения и анализа экспериментов.
— Поддержка многоэтапных процессингов на десятки тысяч CPU-ядер.
— Развитие и ИИ-трансформация платформы, разработка company-wide фреймворков анализа данных.
Требования:
— Более трёх лет разработки на Python и C++.
— Системное мышление.
— Будет плюсом: знание YTsaurus, Hadoop, Spark, Flink, Kafka, тервер и статистика.
Условия и бонусы:
— Комьюнити, спортивные и книжные клубы, внутренние сообщества и другие корпоративные бонусы.
Задачи:
— улучшение RL-моделей, обучение трансформеров для извлечения информации о взаимодействии участников движения с траекторией автомобиля
— проверка и внедрение современных подходов из научных статей об автономном вождении
— экспериментирование с наградами и методами обучения
— внедрение разработок в пайплайн движения автомобиля и наблюдение за повышением качества технологии
Требования:
— опыт обучения нейросетевых моделей и внедрения DL-решений в продакшен
— знание области DL и способность быстро разбираться в новых методах
— программирование на Python, опыт работы с PyTorch
— знание классических структур данных и алгоритмов
— умение выдвигать гипотезы и выстраивать эксперименты для их проверки
— чтение статей о ML и следование развитию области
Дополнительные требования:
— опыт внедрения методов обучения с подкреплением в продакшен
— публикации в сборниках научных конференций высокого уровня
— опыт работы с большими объёмами данных
— участие в соревнованиях по ML или спортивному программированию
— увлечение автомобилями или автономными автомобилями
Задачи:
- Разработка финтех-сервисов
- Проектирование, разработка и запуск микросервисов финансовых служб
- Повышение отказоустойчивости, надежности и производительности сервисов
- Развитие инфраструктуры, инструментов разработки и процессов
Требования:
- Уверенное владение Java, Kotlin или любым другим ООЯП, готовность писать на Kotlin
- Знание основных алгоритмов и структур данных, а также областей их применения
- Знакомство с SQL, опыт работы с реляционными базами данных
- Внимательность к деталям, ответственный подход к работе
- Будет плюсом: опыт разработки банковских продуктов
Условия:
- Формат работы: удалённо, гибрид или офис (Москва, Санкт-Петербург)
Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки продуктов и товаров первой необходимости. Наша команда разрабатывает бэкенд платформы, которая автоматизирует бизнес-процессы на складах Лавки. Мы отслеживаем в реальном времени, сколько продуктов и на каких полках хранится в каждом дарксторе, и помогаем совершенствовать складские процессы. Благодаря нашей системе кладовщики быстро и чётко собирают заказы, а курьеры и роботы доставки привозят только свежие продукты.
Мы используем:
* Python 3, asyncio, aiohttp, asyncpg, pytest
* шардированный PostgreSQL как основную базу данных
* MongoDB для сервера доставки событий на фронтенд
* ClickHouse для аналитики
* Amazon SQS для очереди сообщений
* OpenAPI для взаимодействия с фронтендом (React и Vue), мобильными приложениями и внешними сервисами
* Docker для локальной разработки и деплоя
* покрытие кода тестами — более 90%
* AI-инструменты
Задачи:
— автоматизировать сложные бизнес-процессы, связанные с жизненным циклом товаров на складах и доставкой заказов клиентам
— разработать инфраструктуру для сбора и отображения метрик в реальном времени
— создавать идемпотентные и асинхронные API
— интегрироваться с внешними сервисами
— работать в кросс-функциональной команде и тесно сотрудничать с продактами, аналитиками, дизайнерами и тестировщиками
— создавать гибкие, масштабируемые и отказоустойчивые сервисы
— распиливать монолит и добавлять сервисы на Go
— проводить код-ревью, держать codecoverage близким к 90%, улучшать мониторинги и алерты для сохранения uptime 99,9%
Требования:
— уверенное знание Python
— опыт работы с базами данных: SQL, NoSQL
— понимание денормализации данных, документоориентированных и колоночных СУБД
— умение писать тесты
— опыт разработки веб-приложений
— понимание устройства *nix-подобных операционных систем
— способность работать в команде и самостоятельно
— готовность быстро расти вместе с Лавкой
Дополнительно:
— понимание нюансов асинхронного программирования на Python
— опыт работы с PostgreSQL
— опыт разработки высоконагруженных веб-приложений и распределённых систем обработки данных с тысячами RPS и миллионами записей
— опыт разработки приложений на Go
— опыт проектирования и разработки сервисов с нуля
Задачи:
- Развивать функциональность вокруг учётной системы (OEBS) для финансовых процессов Яндекс Вертикалей, участвовать в доработке учётной логики, проектировании новых сценариев и интеграций, а также в развитии сервисов вокруг OEBS.
- Реализовывать мультивалютные расчёты: разрабатывать механику учёта обязательств в валюте, проведения платежей в разных валютах, расчёта курсовых разниц и поддержки рублёвых.
- Создавать решения для работы с виртуальными картами: проектировать и реализовывать логику работы с депозитами в платёжных системах, списаниями, контролем балансов, а также архитектуру учёта и хранения этих средств.
- Автоматизировать процессинг входящих документов и ЭДО, развивать документооборот с партнёрами, в том числе для международных направлений, возможны интеграции с существующими решениями для парсинга документов.
- Проектировать надёжные и масштабируемые интеграции: работать с синхронным и асинхронным взаимодействием между сервисами, снижать риски отказов и дублирования финансовых операций, контролировать нагрузку на интеграции и помогать подключать новые финансовые сценарии к существующей архитектуре.
Требования:
- Программирование на Java 21+ в стеке Spring, Spring Boot.
- Знание Hibernate, JDBC.
- Опыт работы с базами данных PostgreSQL.
- Понимание принципов микросервисной архитектуры.
- Тестирование кода и написание юнит-тестов.
- Аккуратность и внимательность к деталям.
- Готовность самостоятельно прорабатывать технические и архитектурные решения.
Задачи:
- Создавать пайплайны для генерации креативов с помощью ML/LLM и оптимизировать качество и скорость генерации под highload.
- Разрабатывать и развивать автоматизированную систему генерации лендингов.
- Разрабатывать backend-логику, API и интеграции для кабинета рекламодателя.
- Интегрировать LLM в продукт, соблюдая строгие SLA по скорости и качеству, разрабатывать механизмы оценки качества ответов и защищать систему от небезопасных и некорректных рекомендаций.
Требования:
- Опыт коммерческой разработки бэкенда и проектирования сервисов в продакшене.
- Опыт работы с реляционными БД (схемы, транзакции, индексы, оптимизация).
- Понимание HTTP/gRPC, авторизации/аутентификации и версионирования API.
- Умение писать тесты и думать про наблюдаемость (логи, метрики, трейсы).
