Вакансии

Хотите работать с передовым мультимедийным оборудованием и влиять на комфорт тысяч сотрудников Яндекса? Ищем техника ВКС и мультимедиа для технического сопровождения мероприятий и поддержки переговорных комнат. Предлагаем стабильную зарплату, современный офис в центре Москвы, корпоративное оборудование и возможность развиваться в сильной команде. Если вы разбираетесь в AV‑ и ВКС‑оборудовании — ждём ваше резюме! Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Workplace: Удалённый Ищете стабильную удалённую работу в инновационной сфере без опыта? Станьте оператором первой линии поддержки роботов! Ваша задача — следить за техническими показателями и оперативно разбирать заявки. Мы предлагаем полное обучение с нуля и удобный формат работы. Откликайтесь, если вы уверенный пользователь ПК и знаете английский язык на уровне А2! Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Присоединяйтесь к команде Яндекса в качестве технического специалиста по тестовому оборудованию. Локация: Москва, Садовническая, 82с2. Мы предлагаем белую зарплату, ежеквартальную премию (45% от среднемесячного дохода), компенсацию питания и ДМС. Предстоит организовывать и проводить тесты, оценивать эксплуатационные свойства автомобилей, работать с системами сбора и анализа данных, находиться за рулём грузового автономного транспорта во время испытаний. Опыт работы с диагностическим оборудованием от 1 года, водительские права категории CE (стаж — не менее 3 лет), навыки подготовки отчётной документации. Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Присоединяйтесь к команде Яндекса в Михнево! Мы ищем технического специалиста по тестовому оборудованию. Вас ждёт белая зарплата, расширенная медицинская страховка, компенсация питания и карьерные перспективы. В задачи войдут: настройка испытательного оборудования, диагностика и ремонт тестового оборудования, калибровка измерительных приборов, чтение технических схем, пусконаладочные работы. Нам важен опыт в обслуживании диагностического оборудования от 1 года и навыки работы с мультиметром, осциллографом. Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Любишь технику и порядок в процессах? Присоединяйся к Яндексу как специалист поддержки управления ИТ-активами! Твои будни: приёмка и тестирование нового оборудования, проверка спецификаций, консультации по техническим требованиям и аудит поставок. Нам важны знания аппаратной части ПК, понимание сетевых принципов и опыт работы дежурным администратором или в службе поддержки. Фиксированный оклад, уютный офис в центре Москвы и поддержка дружной команды. Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Ищем начальника смены кулинарного цеха. Руководи персоналом, планируй выпуск продукции, совершенствуй процессы и веди отчётность. Предлагаем официальное трудоустройство, сменный график, белую зарплату, ДМС, бесплатное питание и возможности для карьерного роста. Важны опыт работы на аналогичной позиции от 1 года, профильное образование и навыки работы в 1С. Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Хотите работать с мультимедиа‑оборудованием и влиять на комфорт сотрудников Яндекса? Ищем техника ВКС и мультимедиа для обслуживания переговорных комнат и пространств в БЦ «Бенуа». Предлагаем официальное трудоустройство, современное оборудование, квартальную премию и возможности для роста. Если разбираетесь в мультимедиа‑технике — ждём ваше резюме! Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

• Опыт работы от 2-х лет в качестве инженера данных, разработчика ETL на SQL и Pyspark;

Location: Hyderabad Workplace: onsite Technical Support Analyst | Hyderabad, India | Full-time | 2+ years of experience Who We Are At Yuno, we are building the payment infrastructure that allows all companies to participate in the global market. Founded by seasoned experts from the payments and tech industries, our technology provides access to leading payment capabilities, enabling companies to engage customers confidently and maintain global operations through seamless integrations. We empower high-performing teams at brands like InDrive, McDonald's, Rappi, and Viva Aerobus to integrate over 1,000 payment methods via a single API. By leveraging advanced AI and the latest technologies, we orchestrate smart routing and fraud prevention across 80+ countries. About The Role We are orchestrating the best high-performing team! We're looking for a Technical Support Analyst to join our Global Customer Success organization — the frontline that keeps our global payment operations running without a hitch. This is a role for someone who genuinely loves solving technical puzzles and takes pride in being the first line of defense for our clients. In this position, you will build and maintain real-time monitoring systems, respond to critical incidents, and work alongside backend teams to diagnose and resolve issues fast. Every action you take directly protects the reliability our clients depend on. We hold ourselves to a high standard — every payment matters, every client interaction is an opportunity to deliver something exceptional — and we expect the same from the people on this team. This role demands curiosity and a constant drive to get better. The payments ecosystem moves fast, and you will be expected to adapt, grow, and bring fresh ideas to improve how we operate. If you're someone who sees an ambiguous situation as an opportunity rather than an obstacle, you'll thrive here. If you're passionate about technology, eager to deepen your backend knowledge, and committed to building systems that scale — we want to hear from you. Your contribution will be Implement and maintain a robust real-time monitoring system that ensures full visibility into critical workflows before incidents escalate Provide top support to clients, acting as the main line of defense to address issues, answer queries, and escalate critical incidents when necessary Assist backend teams with scripting, bug reproduction, log analysis, and basic API testing Create and standardize operational processes that enable scalability and consistent service quality Analyze recurring issues and propose data-driven improvements to position the NOC as a strategic function Ensure continuous operational coverage with well-structured shift handovers Participate in some development activities to build hands-on backend knowledge Identify gaps in current tools and workflows and bring solutions to the table Skills You Need — Minimum Qualifications Fluent English and good communication 2+ years of experience in technical support, NOC operations, or a similar role Basic knowledge of monitoring tools and alerting systems Coding experience — scripting, debugging, or log analysis Familiarity with APIs and ability to assist users with integration or connectivity issues Strong analytical and problem-solving mindset Customer empathy and a service-oriented approach Comfort working in fast-paced, high-stakes environments In addition to the requirements above, for this specific search we need: Mid or senior level Availability to work Saturdays and Sundays and coverering extra hours if needed, since the goal is to cover the smissing shift and have a 24/7 support team. This is not just a customer support role. Technical proficiency is mandatory and you will be evaluated on the basis of that.

Location: Москва Команда текстовых диффузионных моделей занимается прикладными исследованиями в области языковых моделей с альтернативными архитектурами и подходами к генерации текста: диффузионные текстовые модели, креативный генеративный ИИ. Обязанности * Организация SFT и RL дообучения моделей для агентного креативного ИИ * Улучшение моделей спекулятивного декодирования для ускорения инференса LLM, доработка архитектур, пайплайна обучения и протокола оценки. * Подготовка датасет для агентного сценария генерации русскоязычной поэзии. Требования * Владение инструментами и экосистемой: Linux, Python, torch, transformers, vllm. * Практический опыт проведения экспериментов в ML: планирование, сбор обучающих данных, оценка моделей, включая человеческую разметку, статобработка результатов, масштабирование. * Опыт работы с языковыми моделями: архитектурные модификации трансформера, распределенная тренировка, бенчмаркинг, оптимизация инференса. * Опыт работы с данными для обучения LLM: генерация синтетики, очистка данных, подготовка датасетов для обучения. **Будет плюсом** * Практический опыт запуска распределенных задач в вычислительном кластере. * Опыт научных публикаций по темам CS и ML. * Опыт доведения ML решений до прода. Условия * комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия от 3х окладов * большой спортзал и зоны отдыха * система обучения для профессионального и карьерного развития * расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи * программа ипотеки для сотрудников со скидкой -1/3 от текущей ставки * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

• Администрировать Linux-серверы и виртуальную инфраструктуру Proxmox VE. • Работать с сетью и pfSense: firewall, NAT, routing, VLAN, VPN.

Location: Москва Workplace: гибкий Направление фильмов и сериалов в VK Видео отвечает за развитие одних из ключевых сценариев потребления: фильмы, сериалы, детский контент, ТВ-шоу и тематические подборки. Мы хотим сделать эти сценарии удобнее и персональнее для пользователя: помогать находить хороший фильм на вечер, выбирать следующую серию любимого сериала, продолжать просмотр с нужного места и получать релевантные рекомендации без дублей. Мы ищем старшего ML-разработчика, который будет развивать киносериальные рекомендации: анализировать пользовательское поведение, формулировать и проверять гипотезы, развивать матчинг и дедупликацию контента, обучать модели, обеспечивать стабильную работу рантайма, проводить A/B-эксперименты и развивать систему метрик. Об одном из наших релизов можно прочитать здесь: https://vk.company/ru/press/releases/12243/ Что предлагаем: Большой масштаб — десятки миллионов пользователей, высоконагруженный рантайм и большие данные Значимую продуктовую зону — фильмы и сериалы являются одним из ключевых драйверов роста вовлечения и TVT Сильную техническую среду — Discovery-платформа, ML-инфраструктура, Java, YTsaurus, быстрый цикл экспериментов Нетривиальные задачи — матчинг тайтлов, дедупликация копий, рекомендации сериалов, подборки, работа с плейлистами и кластерными сущностями Реальное влияние на продукт — возможность влиять не только на модели, но и на качество пользовательских сценариев Задачи Развивать рекомендации для фильмов, сериалов, детского контента, ТВ-шоу и тематических подборок, а также разрабатывать механизмы матчинга и дедупликации контента Обеспечивать стабильную работу ML-решений в высоконагруженном рантайме Проводить A/B-эксперименты и принимать решения на основе данных Взаимодействовать с продуктом, аналитиками, бэкендом и смежными ML-командами Находить точки роста и формулировать продуктовые и ML-гипотезы Требования Вы имеете от трёх лет опыта разработки ML-решений Уверенно пишете код на Python, Java или C++ Работали с ML-системами в условиях высокой нагрузки Умеете работать с продуктовыми метриками и A/B-тестами Готовы брать на себя сложные технические задачи и доводить решения до продакшена Будет плюсом Работали с рекомендательными, поисковыми или рекламными системами Работали с видео, медиа, UGC или стриминговыми продуктами Сталкивались с задачами матчинга и дедупликации контента Имеете опыт оптимизации ML-рантайма и production-инфраструктуры

Location: Москва Workplace: гибкий VK Pay — финтех-сервис, которым пользуются 60 миллионов человек в месяц и который включает в себя системы приёма платежей для В2В и В2С. Ищем системного администратора Unix в команду, которая обеспечивает эксплуатацию проекта VK Pay. Задачи • Обеспечивать высокую надёжность, доступность и производительность сервисов проекта, живущих в разных средах, от bare-metal до облаков и K8s • Участие в планировании и резервировании ресурсов под сервисы, в проработке архитектуры новых сервисов и оптимизации текущих • Участие в решении инцидентов, оперативное реагирование на проблемы, разбор полётов • Дежурства • Взаимодействие с командой разработки для решения общих задач и вопросов Требования • Понимание устройства Linux (ядро, память, диски, процессы, траблшутинг) • Знание стека TCP/IP и прикладных протоколов • Практический опыт работы с Docker и Kubernetes • Навыки использования Puppet, Ansible, или других средств IaC • Опыт в настройке и обслуживании БД, таких как MySQL и MariaDB, PostgreSQL, ClickHouse, Redis, веб-сервисов Nginx, Apache, uWSGI • Умение читать и писать скрипты на Bash, Python и др. • Умение автоматизировать свою работу

Location: Москва Workplace: гибкий Мы строим единый мотор доставки контента для всей экосистемы VK. Наша задача — объединить разрозненные решения в единую, масштабируемую и высокопроизводительную платформу. Это вызов для инженеров, которые хотят работать с огромными объёмами трафика и сложной сетевой инфраструктурой. Задачи Поддержка бесперебойной работы сервиса, настройка и развитие систем мониторинга и алертинга Автоматизация провижининга (развёртывания) и рутинных операций Перенос существующих продуктов и сервисов на новую платформу CDN, оптимизация процессов загрузки контента Тестирование и улучшение архитектуры, устранение неоптимальных решений Тесная работа с командой разработчиков для реализации новых функций Требования Наличие опыта коммерческой разработки на любом языке программирования Свободное владение администрированием Linux и серверных технологий: веб-серверы, балансировщики нагрузки, DNS Понимание разницы между DNS и EDNS, TCP и UDP, Anycast и Multicast Глубокое понимание модели OSI на практике Знание сертификатов, цепочек доверия, mTLS, Let's Encrypt, HSTS Понимание принципов масштабирования и отказоустойчивости Уверенная работа с Nginx, Ansible, Grafana, Prometheus, VictoriaMetrics Уверенное написание скриптов на Bash и Python Будет плюсом Опыт работы с геораспределёнными сервисами и CDN Опыт внедрения и понимания IPv6 Знание работы BIRD, BGP Опыт работы с Docker, Kubernetes Понимание GitLab CI/CD Навыки анализа трафика: tcpdump, Wireshark

Location: Москва; Белград Workplace: Офис, Гибридный Яндекс Плюс — это единая подписка на сервисы Яндекса, которая даёт доступ к музыке, фильмам, подкастам, книгам, играм, спортивному и другому контенту. Ищем ML-разработчика в Плюс Лояльность. Вам предстоит писать код на Java и придумывать, как повысить эффективность механик лояльности. Яндекс Плюс — это единая подписка на сервисы Яндекса, которая даёт доступ к музыке, фильмам, подкастам, книгам, играм, спортивному и другому контенту. Это большой экосистемный проект, где более 35 миллионов подписчиков каждый день используют разнообразные возможности во всех сервисах экосистемы: слушают «Мою волну» в Музыке, получают кешбэк в Такси, Еде, на Маркете и в других сервисах Яндекса, смотрят кино на Кинопоиске. Одно из фокусных направлений — развитие сценариев лояльности. Количество предложений для пользователей растёт каждый день, и необходимо построить системы оптимального управления этим оферингом, скидками и баллами Плюса. Механик лояльности довольно много, каждая их них должна быть оптимизирована и максимально эффективна без превышения расходов. При этом все механики должны работать в одном направлении, не противореча целям бизнеса. Обязанности Выдвижение гипотез и проведение экспериментов Вам предстоит предлагать новые гипотезы и тестировать их, чтобы с помощью ML-моделей повышать эффективность механик лояльности для наших подписчиков в экосистеме Яндекса. Написание продакшн-кода на Java Мы работаем с классическими методами ML, оборачиваем наши модели в сервисы на Java и выводим в продакшн. Вам предстоит писать надёжный и эффективный продакшн-код на Java. Требования * Понимаете принципы классического ML * Знаете традиционные алгоритмы и структуры данных * Хорошо знакомы с Python и SQL * Можете понятно продемонстрировать бизнесу результаты исследований, аргументированно отстаиваете свою точку зрения * Готовы отвечать за продакшн-модели в runtime Будет плюсом * Выводили ML-модели в продакшн * Разрабатывали на Java или C++ * Умеете решать задачи из области Causal Inference

Хотите управлять эффективностью процессов на современном складе в Софьино? Приглашаем младшего технолога в МО. Вам предстоит настраивать систему WMS, вести топологию склада и внедрять новые технологии. Гарантируем доход до 96 000 рублей, ДМС со стоматологией, бесплатные горячие обеды и график 5/2. Ждём ваше резюме! Требования Полное описание вакансии размещено на сайте Команды для Бизнеса

Location: Москва Workplace: Офис, Гибридный Миллионы людей пользуются Яндекс Навигатором и навигацией в Картах. Ищем лида команды, которая с помощью ML и больших данных улучшает качество навигации. Вы будете развивать команду и определять техническое направление. Важны опыт управления технической командой и уверенное знание классического ML. Миллионы людей каждый день пользуются Яндекс Навигатором и навигацией в Яндекс Картах. Мы помогаем водителям добираться быстрее и комфортнее: строим маршруты, предсказываем время в пути, ведём по маршруту и уточняем геопозицию даже там, где GPS работает плохо. Наша команда работает сразу со всеми сервисами навигации: находит точки роста, где ML может дать заметный продуктовый эффект, доводит исследования до продакшена и затем берётся за следующую сложную проблему. Мы работаем с GPS-сигналами, логами маршрутов и другими данными десятков миллионов пользователей, а модели внедряются в сервисы с нагрузкой в сотни тысяч запросов в секунду. Пишем на C++ (бэкенд) и Python (анализ данных, обучение моделей). Для работы с большими данными используем MapReduce (YT). Также исследуем применение современных ИИ-моделей в навигации. Обязанности Управление ML‑исследованиями и развитием команды Вам предстоит определять техническое направление исследований, распределять задачи внутри команды, помогать находить решения сложных и неоднозначных задач, проводить ревью, принимать решения о развитии или завершении проектов. Улучшение геопозиционирования В зонах с плохим GPS-сигналом точность позиционирования падает. Вам предстоит анализировать данные, находить новые источники данных и закономерности в них, строить модели, которые помогут точнее определять положение пользователя на дорожном графе. Повышение качества и персонализация маршрутов Не всегда «самый быстрый» маршрут — лучший для конкретного человека. Вам предстоит исследовать пользовательские предпочтения и развивать модели ранжирования маршрутов, чтобы предлагать каждому наиболее подходящие варианты с учётом привычек и контекста поездки. Предсказание ETA в сложных дорожных условиях Аварии, перекрытия, резкие изменения погоды — всё это делает предсказание времени в пути нетривиальной задачей. Предстоит работать над моделями, которые точнее оценивают ETA в условиях нестабильной дорожной ситуации. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML Требования * Больше года (а лучше — от трёх лет) управляли технической командой * Уверенно ориентируетесь в классическом ML * Умеете работать с большими данными и строить выводы на их основе * Ориентируетесь на продуктовый результат и понимаете, как метрики модели связаны с пользовательским опытом * Понимаете принципы A/B-экспериментов * Уверенно программируете на Python * Работали с нейросетями и Deep Learning Будет плюсом * Работали с C++ * Знаете SQL * Знакомы с YT, YQL или аналогичными инструментами для обработки больших данных

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный Вы возглавите ML-команду и будете отвечать за разработку базовых технологий для AI-сервисов Yandex Cloud. Наш фокус — создание мультитенантных поисковых и классификационных моделей. Ждём, что вы разрабатывали и выводили в прод ML-сервисы с высокими требованиями к надёжности и производительности. Мы ищем опытного и проактивного лида, который возглавит ML-команду и будет отвечать за разработку базовых технологий для AI-сервисов Yandex Cloud. Основной фокус команды — создание мультитенантных поисковых и классификационных моделей и компонентов сервисов, которые предоставляются облачным пользователям как: * Standalone API (например, Embeddings API, Classification API) * Интегрированные функции в рамках OpenAI-like Responses и RealTime API (реализация RAG-сценариев, memory) * Технологическая основа для конечных продуктов (AI Guardrails, SpeechSense) Роль предполагает совмещение технического руководства и организационного управления небольшой распределённой командой, проектирование ML-систем, а также непосредственное участие в разработке. Мы предлагаем: * Прямое влияние на core-технологии AI-платформы Yandex Cloud * Высокий уровень технической автономии и свободу в выборе инструментов (активное использование и развитие опенсорса) * Возможность выстроить процессы и культуру в новой команде практически с нуля * Сильную R&D-команду и работу в кросс-функциональных v-teams над технически сложными и интересными задачами Обязанности Команда Вы будете управлять командой ML-разработчиков: проводить performance review, встречи 1-to-1, ставить цели, помогать разработчикам с карьерным развитием, наращивать знания и опыт команды. Понадобится декомпозировать продуктовые цели и превращать их в технический roadmap, формировать квартальные планы команды и отвечать за их реалистичность и стабильную сходимость. Разрабатывать и внедрять CI/CD для моделей, процессов код-ревью, тестирования и релизного цикла ML-артефактов. Представлять R&D-команды в рамках v-team, обеспечивать видимость и прозрачность деятельности R&D-команды, формировать технические требования и запросы к смежным командам (например, требования к данным и инфраструктуре). Разработка Вы станете отвечать за исследование и разработку SOTA-моделей для сценариев RAG (поиск, ранжирование), классификации (few-shot/zero-shot, guards) и памяти, а также их интеграцию в инфраструктуру инференса. Нас вас будет лежать прямая ответственность за метрики качества моделей, а также за производительность и стабильность бэкендов инференса (в том числе за логирование, мониторинги и покрытие кода тестами). Кроме того, вам предстоит лично участвовать в разработке: писать код (до 30¬–40% времени), проводить код-ревью, помогать с архитектурой и диагностикой проблем, готовить релизы моделей и бэкендов. Больше о том, что под капотом платформы Yandex Cloud, — в канале Inside Yandex Cloud Требования * Управляли ML-командой от одного года * Глубоко разбираетесь в современном ML (нейросети, трансформеры) с фокусом на NLP, Information Retrieval или Generative AI * Разрабатывали и выводили в продакшен ML-сервисы с высокими требованиями к надёжности и производительности * Уверенно владеете Python и PyTorch * Понимаете полный жизненный цикл ML-модели: от сбора требований и подготовки данных до эксплуатации в проде * Проактивны и способны самостоятельно формировать технический бэклог и roadmap, исходя из продуктовых целей Будет плюсом * Использовали опенсорс-проекты и контрибьютили в них (особенно в библиотеки для инференса, такие как TensorRT, TensorRT-LLM, vLLM, SGLang) * Работали с C++ и низкоуровневыми оптимизациями (CUDA) * Работали в распределенной команде * Умеете или хотите выступать на публике, писать технические статьи или вести блог, чтобы повышать внешнюю видимость команды и продукта