Работа в Яндексе: вакансии IT и digital

В Финтехе мы создаём платёжные продукты, сервисы и инструменты для управления личными финансами. Финтех уже превратился из стартапа в полноценный и крайне важный продукт.

Сейчас мы собираем новое — аналитическое — хранилище данных и формируем для этого команду. В хранилище нет легаси, поэтому у вас будет возможность оказаться у истоков нового проекта. У нас большие планы — приходите помогать их реализовать!

Строить ETL-процессы

Нужно извлекать из источников ценную информацию, обрабатывать её и представлять в виде, удобном для аналитиков. Сложность пайплайнов может варьироваться от простых инжестов данных из внешней среды и приземления результата в хранилище до витиеватых графов со множеством инпутов и аутпутов.

Оптимизировать логику

Как известно, у нас нет собственного легаси, но мы часто работаем с прототипами, реализованными аналитиками, чьё представление о прекрасном может не совпадать с нашим. Поэтому мы распутываем нетривиальную логику и предлагаем более строгую, консистентную и оптимальную, ориентируясь на большие объёмы данных.

Обеспечивать доступность сервиса

Олимпиадный подход подразумевает одноразовость результата. Мы преследуем совсем другие цели, поэтому максима «сработало раз — и ладно» не о нас. Идеал такой: хранилище обеспечивает регулярную поставку с минимально возможным количеством сбоев, а данные — корректны, полны, непротиворечивы и отвечают самым строгим стандартам качества.

Проектировать структуру хранилища

Лучшее аналитическое DWH ещё только в планах. Мы хотим заложить основы, которые позволят ему быстро развиваться, обрастая при этом не «костылями» и «велосипедами», а современными инженерными практиками и подходами.

Взаимодействовать с аналитиками

Они наши главные и любимые заказчики. Вместе с ними вам предстоит обдумывать бизнес-задачи, иногда вы будете спорить, но в итоге — находить оптимальные решения. Неотъемлемая часть этого процесса — накапливание личного опыта в бизнес-домене Финтеха. Прибавим сюда рост инженерного опыта — и получим двойную выгоду. Почти как у Яндекс Пэй.

* Уверенно программируете на Python
* Хорошо знаете SQL и понимаете устройство современных СУБД
* Понимаете и можете объяснить необходимость непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), преимущества использования систем контроля версий, код-ревью, тестирования и мониторинга
* Работаете в командной строке Unix-подобных систем (Linux, macOS)

* Создавали сложные высоконагруженные ETL- и ELT-процессы (Hadoop, Hive, Spark)
* Разрабатывали процессы обработки событий, приближенные к реальному времени (Kafka, Spark Streaming, Flink)
* Участвовали в проектировании хранилищ данных
* Работали по методологии Agile
* Руководили стажёрами или начинающими специалистами
* Знакомы со специализированными аналитическими БД (Greenplum, Vertica, ClickHouse, Teradata) и аналитическими инструментами на базе Python (Jupyter, pandas, SciPy, Matplotlib)
* Публикуете свой код в доступном репозитории, пишете статьи, выступаете на конференциях

Больше о команде

Ключевые критерии качества автономного автомобиля — безопасность, комфорт и эффективность. Оценивать их только на реальных дорогах долго, дорого, а для некоторых сценариев практически невозможно. Поэтому в Яндексе мы разработали систему симуляции, которая позволяет тестировать новые версии компонент автопилота в виртуальной среде и быстро оценивать, как меняется поведение автомобиля в разных дорожных ситуациях, погодных условиях и на разных территориях.

Достоверность таких тестов определяется тем, насколько реалистично окружающая среда реагирует на действия автономного автомобиля. Для этого мы используем ML-модель, которая предсказывает движение других участников дорожного движения: машин, мотоциклов и пешеходов. Над этой моделью и предстоит работать будущему участнику нашей команды.

Симулятор используют много команд, поэтому наши улучшения напрямую влияют на скорость и качество разработки автономного автомобиля Яндекса.

Улучшение качества и разработка новых функций модели

Вам предстоит работать над повышением базового качества нейросети для генерации траекторий машин и пешеходов. Задачи включают улучшение датасета (сбор, фильтрацию и предобработку данных), архитектурные доработки моделей, оптимизацию процесса обучения и инференса, а также исследование возможностей внедрения inpainting, различных conditioning и guidance для решения продуктовых задач. Удачные наработки затем нужно будет внедрять в продакшен своими силами и силами бэкенд-команды.

Разработка фреймворка приёмки моделей

Вторым фокусом будет участие в построении надёжной и автоматизированной системы оценки качества и приёмки новых версий модели. Нужно будет реализовывать в продакшен-системе и train-цикле моделей метрики из SOTA-статей, разрабатывать собственные метрики для оценки краевых случаев и внедрять краудсорсинг в процессы приёмки для комплексной оценки моделей.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Программировали на Python
* Работали с данными (сбор из сырых логов, формирование новых датасетов)
* Занимались генеративным CV
* Обучали нейросети на распределённых кластерах
* Участвовали в ML-проектах полного цикла с привязкой к бизнес-потребностям

* Имеете практический опыт обучения диффузионных моделей
* Внедряли модели в продакшен через FastAPI + Docker, Triton Inference Server или любой другой фреймворк
* Участвовали в соревнованиях по ML или программированию (ACM ICPC, Codeforces, Topcoder, Kaggle и т. д.)
* Умеете программировать на C++
* Знаете правила дорожного движения, водили автомобиль или мотоцикл

Яндекс создаёт технологии автономного транспорта, которые должны работать надёжнее человека за рулём. Основа этой технологии — данные с камер, лидаров, радаров и других сенсоров. Именно они позволяют автомобилю воспринимать окружающий мир и принимать решения в режиме реального времени.

Наша команда отвечает за всю цепочку поставки сенсорных данных: от интеграции нового оборудования до построения высокопроизводительного конвейера обработки и передачи данных алгоритмам автономного вождения. Мы постоянно подключаем новые поколения сенсоров, развиваем архитектуру платформы и обеспечиваем стабильную работу системы в условиях постоянно растущего объёма данных.

Мы ищем руководителя, который сможет развивать команду, определять техническое направление и вместе с инженерами строить одну из ключевых подсистем автономного транспорта.

Руководство командой разработки

Вы будете управлять командой инженеров: формировать цели, приоритизировать задачи, проводить регулярные встречи 1-1, помогать сотрудникам профессионально расти, участвовать в найме и развитии команды, а также совершенствовать процессы разработки.

Развитие платформы поставки сенсорных данных

Вам предстоит определять техническое направление развития платформы, принимать архитектурные решения и обеспечивать надёжную интеграцию новых камер, лидаров, радаров и других сенсоров в систему автономного транспорта. Вы будете отвечать за качество и стабильность поставки данных для всех downstream-компонентов платформы.

Масштабирование и производительность

Количество сенсоров и объём данных постоянно растут. Вместе с командой вы будете развивать архитектуру конвейера обработки данных, снижать задержки, оптимизировать использование вычислительных ресурсов и обеспечивать эффективную работу системы в режиме реального времени.

Кросс-командное взаимодействие

Команда тесно сотрудничает с разработчиками алгоритмов восприятия, платформенными инженерами, командами аппаратного обеспечения и эксплуатации. Вам предстоит координировать совместную работу, согласовывать архитектурные решения и обеспечивать эффективную интеграцию компонентов автономной платформы.

* Занимались промышленной разработкой на C++
* Руководили командой разработки или выполняли обязанности технического лидера
* Хорошо понимаете архитектуру Linux-систем
* Разбираетесь в многопоточном программировании, сетевых технологиях и проектировании высоконагруженных систем
* Умеете принимать архитектурные решения и аргументированно их защищать
* Способны организовывать работу команды, расставлять приоритеты и помогать инженерам развиваться

* Работали с Ethernet, CAN, GMSL или другими промышленными интерфейсами передачи данных
* Использовали ROS или ROS 2
* Разрабатывали программное обеспечение для робототехники, автономного транспорта или embedded-систем
* Работали с системами реального времени или распределёнными вычислительными платформами
* Имеете опыт оптимизации производительности и профилирования приложений

Яндекс Образование объединяет проекты для школьников, учителей, студентов и начинающих специалистов. Мы создаём образовательные продукты на основе технологий Яндекса, развиваем программы вместе с ведущими вузами, поддерживаем талантливых школьников и вовлекаем сотрудников Яндекса в преподавание.

Больше о том, как мы внедряем технологии в креатив, — в канале [Yandex for TechnoCreative](https://t.me/Yandex4TechnoCreative). Все профессии внутри разделов

Развивать коммуникации школьного направления

Вы будете формировать и реализовывать PR-план направления, сопровождать запуски образовательных продуктов и инициатив для школьников, родителей и учителей, работать со СМИ, авторами и партнёрами из сферы образования. Важно будет не только рассказывать о новых возможностях продуктов, но и находить истории, которые показывают их реальную пользу для аудитории.

Формировать общую повестку Яндекс Образования

Вместе с командой вы будете искать темы, которые выходят за рамки отдельных запусков и помогают последовательно рассказывать о роли Яндекса в образовании. Предстоит находить инфоповоды в данных, исследованиях, технологиях и экспертности команды, придумывать для них подходящие форматы — от аналитических материалов и экспертных комментариев до спецпроектов и публичных дискуссий — и доводить идеи до реализации.

Работать с репутационной и отраслевой повесткой

Вы будете следить за тем, как меняются образование, технологии и отношение к ним, находить возможности для содержательного участия Яндекса в важных общественных дискуссиях.

Координировать проекты и команды

Вы будете работать с продуктовыми, маркетинговыми, аналитическими, исследовательскими и коммуникационными командами Яндекса, готовить материалы для внешних коммуникаций и спикеров, ставить задачи подрядчикам и оценивать результаты PR-активностей.

* Не менее пяти лет работали в PR или внешних коммуникациях — в агентстве или инхаус-команде
* Умеете вести продуктовый PR и при этом видеть более широкую репутационную задачу бренда
* Умеете находить и создавать инфоповоды, а не только сопровождать готовые запуски
* Умеете превращать данные, исследования и сложную экспертность в ясные и интересные истории для разных аудиторий
* Понимаете принципы работы с крупными брендами и общественной повесткой
* Хорошо пишете, умеете выстраивать отношения со СМИ и подбирать формат под задачу
* Самостоятельны и структурны, умеете координировать много участников и доводить проекты до результата

* Работали с образовательными, технологическими или EdTech-продуктами
* Знакомы со спецификой коммуникаций для школьников, родителей и учителей
* Запускали исследования, аналитические проекты или интегрированные PR-кампании
* Понимаете, как устроена работа большой экосистемной компании

AI-агент не может ограничиться просто списком ссылок. Ему необходимо искать сведения для решения конкретной задачи, проверять источники и собирать информацию для ответа — порой в несколько шагов. Мы совершенствуем поиск, который помогает Алисе отвечать на вопросы в чате и Поиске, а также развиваем Yandex Search API для внешних AI-продуктов.

Вам предстоит работать в небольшой команде аналитиков-разработчиков над аналитическим направлением Агентского Поиска. Нужно будет определять систему оценки качества, выбирать приоритеты исследований и совместно с ML-командами внедрять подтверждённые улучшения в релиз.

Ваша работа будет проходить на стыке трёх направлений: анализа данных, поисковых технологий и языковых моделей. Задачи разнообразны — от разбора ошибок и работы с исследовательским кодом до оценки изменений в продукте вместе с ML-инженерами и разработчиками.

Развитие системы оценки качества

Вам предстоит создавать метрики качества Агентского Поиска — их рост приведёт к улучшению качества ответов Алисы. Нужно будет проверять метрики на экспертных бенчмарках и наладить регулярную оценку качества в продакшене.

Анализ потерь в обработке запросов

Вы будете разбирать сложные запросы и цепочки поисковых действий агента. Ваша задача — выяснить, почему нужная информация не попала в ответ: например, страница отсутствует в поисковой базе, документ потерян при ранжировании или ключевой факт не включён в контекст. На основе анализа нужно предлагать эксперименты и помогать другим командам определять приоритеты.

Исследование методов поиска и ранжирования

Вам нужно будет изучать новые способы отбора документов для AI-агентов, создавать прототипы, сравнивать разные варианты и вместе с командой доводить перспективные решения до релиза.

Баланс контекста

Вы будете оценивать фрагменты документов, которые получает языковая модель, и искать способ сохранить нужные факты, уменьшить объём текста и не исказить смысл.

Улучшение качества Yandex Search API

Вам предстоит сравнивать Yandex Search API с другими поисковыми API — использовать открытые бенчмарки и сценарии команды, чтобы результаты были воспроизводимыми. Нужно выяснять, почему качество отличается, формулировать на этой основе проверяемые гипотезы и оценивать, как можно улучшить внешние AI-продукты. При этом важно учитывать условия эксперимента: используемые модели, доступный контекст, количество поисковых вызовов и время ответа.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Самостоятельно выстраивали оценку качества ML-системы или продукта
* Уверенно пишете на Python: можете самостоятельно собрать эксперимент, обработать результаты и сделать расчёты воспроизводимыми
* Владеете SQL для получения и анализа данных
* Знаете теорию вероятностей и математическую статистику
* Умеете спланировать эксперимент, оценить неопределённость результата и интерпретировать результаты A/B-теста
* Понимаете основы оценки ML-моделей: зачем разделять данные, как возникают утечки и почему улучшение на тестовой выборке может не повториться в продукте
* Умеете разбираться в задаче без готовой постановки: выделить проблему, сформулировать проверяемую гипотезу, выбрать метрики и реализовать проверку
* Можете объяснить команде выводы и ограничения исследования, предложить следующий шаг и довести работу до решения, даже если первая гипотеза не подтвердилась

* Работали с информационным поиском, ранжированием, семантическим поиском или RAG-системами, которые формируют ответ на основе найденных источников
* Создавали бенчмарки и разметку, анализировали действия AI-агентов или использовали языковые модели для оценки качества с проверкой по человеческим оценкам
* Работали с большими данными и превращали исследовательские прототипы в инструменты, которыми регулярно пользуется команда
* Знакомы с агентными бенчмарками, например BrowseComp или NEEDLE, либо с оценкой полноты и достоверности контекста

Единое хранилище данных — одно из фундаментальных инфраструктурных решений Яндекса. На базе этого решения строится огромное количество внешних и внутренних сервисов Яндекса, в том числе Диск, Почта, Видео, Карты, Yandex Object Storage, Маркет.

Мы ищем DevOps-инженера в команду единого хранилища данных Яндекса. У вас будет возможность развивать сервис, регулярно решая задачи, которые относятся к эксплуатации хранилища, его масштабированию и автоматизации связанных процессов.

Вы будете работать над системой, которая обрабатывает сотни тысяч запросов в секунду, хранит экcабайты данных и распределяет сотни гигабит трафика.

Обеспечение надёжности и бесперебойной работы

Вам предстоит обеспечивать отказоустойчивость хранилища и его круглосуточную доступность для пользователей, развивать решения для стабильной работы постоянно растущего сервиса.

Масштабирование хранилища

Вы будете решать задачи текущего масштабирования системы и развивать хранилище с перспективой роста до десятков тысяч хостов.

Автоматизация процессов

Вам предстоит автоматизировать процессы, которые обеспечивают работу хранилища, сокращать объём ручных операций и упрощать сопровождение системы.

Повышение производительности и улучшение пользовательского опыта

Вы будете повышать производительность сервиса, сокращать время ответа и оптимизировать использование ресурсов, чтобы сделать взаимодействие пользователей с хранилищем быстрее и удобнее.

Больше о том, как мы делаем внутреннюю инфраструктуру Яндекса, — в канале Yandex Infrastructure

* Администрировали Linux-серверы
* Работали с Git или SVN
* Занимались виртуализацией (LXC, LXD, Docker, QEMU-KVM и т. д.)
* Знаете сетевые протоколы TCP/IP
* Владеете Python, Go или С++
* Имеете хорошие коммуникативные навыки (умеете обосновать предлагаемое решение и обсудить детали реализации)
* Ответственны и аккуратны

* Работали с базами данных (MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB и др.)
* Участвовали в проектах с распределёнными хранилищами данных
* Строили высоконагруженные сервисы
* Занимались распределением трафика от сотен гигабит
* Умеете работать с системами управления конфигурациями (Ansible, Salt, Chef)

Наша команда разрабатывает SEO‑платформу для нескольких продуктов Яндекса. Мы создаём и обновляем миллионы посадочных страниц под поисковые запросы, удаляем дубли URL, настраиваем редиректы и перелинковку, готовим данные для поисковых роботов. Также мы разрабатываем серверную логику на C и пайплайны подготовки данных.

Сейчас мы преобразуем решения одного продукта в общую платформу: подключаем новые продукты, переносим данные в распределённое хранилище и оптимизируем межсервисные запросы.

Ищем бэкендера, которому будет интересно работать на всех этапах — от создания модели данных и API до интеграции в продукт и эксплуатации.

Развитие C++-сервисов SEO-платформы

Вы будете разрабатывать серверную логику: заниматься редиректами, перелинковкой и выдачей SEO‑данных, подключать к платформе новые продукты. Вам предстоит проектировать API, согласовывать контракты между сервисами и вносить сквозные изменения — от хранилища до продуктового бэкенда. Также нужно будет оптимизировать сетевые запросы, кеширование и время ответа.

Автоматизация пайплайнов

Вы будете автоматизировать создание и обновление посадочных страниц, генерировать sitemap и готовить данные для онлайн‑сервисов. Вам предстоит работать с большими объёмами данных и распределённым хранилищем, внедрять проверки качества перед публикацией, настраивать мониторинг свежести данных и обеспечивать безопасный откат изменений.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Работали в коммерческой разработке
* Уверенно владеете C++ и STL, знаете алгоритмы и структуры данных
* Умеете проектировать бэкенд‑сервисы
* Разделяете ответственность компонентов
* Проводите изменения в нескольких связанных системах
* Понимаете принципы межсервисного взаимодействия: HTTP, RPC, сериализацию данных, таймауты, обработку ошибок и совместимость API‑контрактов
* Находите узкие места и оптимизируете производительность с помощью пакетной обработки, дедупликации, кеширования и сокращения сетевых запросов, продумываете безопасное внедрение и откат изменений
* Пишете модульные и интеграционные тесты, используете метрики и логи для диагностики
* Готовы разбираться в существующем коде
* Взаимодействуете со смежными командами при реализации сквозных задач

* Занимались многопоточным и сетевым программированием
* Разрабатывали высоконагруженные сервисы
* Работали с распределёнными хранилищами, шардированием и миграциями данных
* Создавали пайплайны обработки и публикации больших объёмов данных
* Знакомы с Python и SQL
* Разрабатывали общие платформенные компоненты для нескольких продуктов — с изоляцией данных, отдельными конфигурациями и независимым внедрением изменений
* Использовали AI‑инструменты для исследования кода, разработки, тестирования и рефакторинга, проверяли результат тестами, статическим анализом и код‑ревью

Мы — стартап‑команда в сфере Финтеха внутри Яндекса. Наша цель — создавать прорывные финансовые сервисы на стыке передовых технологий и AI. Сейчас наш ключевой фокус — запуск и масштабирование agentic-finance-продукта (умного финтех-сервиса на базе AI-агентов).

Ищем талантливого Kotlin-разработчика, который поможет нам ускорить разработку и вывести продукт на новый уровень. Вам предстоит участвовать в сквозной разработке: от интеграции AI‑технологий до создания мобильного интерфейса и написания бэкенда.

Дух стартапа в нашей команде означает, что мы ценим скорость, гибкость и готовность экспериментировать. При этом вы будете работать в надёжной экосистеме Яндекса с доступом ко всем её ресурсам и возможностям.

Наш технологический стек:
* Mobile: Compose Multiplatform, Swift
* Backend: Kotlin, Spring Boot
* AI: интеграция с LLM (YandexGPT, Eliza), построение агентных сценариев
* Данные и инфраструктура: YDB, PostgreSQL

Сквозная разработка

Вам предстоит проектировать гибкую архитектуру и писать код для бэкенда, мобильных интерфейсов и AI-компонентов.

Быстрый запуск фич

Вам предстоит собирать и тестировать MVP продуктовых гипотез в сжатые сроки, оперативно выводя их на реальный рынок.

AI-driven-разработка

Вы будете активно использовать LLM и AI-агентов для автоматизации и кратного ускорения процессов написания кода.

Техническое лидерство

Нужно будет приносить идеи для оптимизаций, глубоко погружаться в продукт и отвечать за широкий круг инженерных задач.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Занимались коммерческой разработкой бэкенда от пяти лет
* Уверенно используете AI‑агентов для написания кода: понимаете, как выстроить процесс взаимодействия с ними для разных типов задач, умеете оптимально распределять ресурсы
* Умеете прорабатывать архитектуру систем с учётом перспектив масштабирования
* Имеете практический опыт быстрого запуска новых фич и работы в режиме MVP
* Предлагаете идеи по оптимизации процессов и улучшению продукта
* Гибко мыслите и готовы адаптироваться к меняющимся приоритетам проекта
* Готовы брать на себя ответственность за широкий круг задач и погружаться в незнакомые сферы
* Нацелены на интенсивную работу и быстрый результат

Яндекс Афиша — сервис для поиска событий и покупки билетов на концерты, спектакли, кино, выставки, стендапы, экскурсии и спортивные мероприятия. Платформа агрегирует предложения крупнейших билетных операторов на единой схеме зала и продаёт билеты без дополнительной комиссии, работая в России, Беларуси и Казахстане.

Наша команда дизайна отвечает за визуальный опыт всей платформы. Мы ищем руководителя направления продуктового дизайна. Вашей задачей будет управлять командой и дизайн-процессами так, чтобы качество оставалось высоким на каждом этапе — от идеи до релиза. В этой роли вы будете одновременно и стратегом, и практиком: нужно будет уделять время управленческим задачам и развитию команды, а также самостоятельно работать над сложными ключевыми сценариями. Ваша главная цель — сделать так, чтобы дизайн Яндекс Афиши был целостным, удобным и заметно влиял на продуктовые метрики.

Управление дизайн-командой

Вы будете планировать спринты, распределять задачи между дизайнерами и подрядчиками, следить за загрузкой и дедлайнами. Важно помогать команде расти: проводить ревью работ, давать обратную связь, учить мыслить системно. Параллельно вы будете выстраивать процессы, чтобы работа была предсказуемой и прозрачной как для дизайна, так и для смежных команд.

Проектирование и дизайн интерфейсов

Вам предстоит проектировать сложные сценарии для пользователей — от выбора события и схемы зала до оформления покупки билета. Вы будете работать в Figma, тесно взаимодействуя с командой продукта, разработкой и маркетингом, чтобы каждое решение было технически реализуемо и отвечало бизнес-задачам.

Развитие дизайн-системы

Ваша задача — развивать и внедрять единую дизайн-систему, которая ускорит работу команды и сделает интерфейсы предсказуемыми для пользователей. Вы будете отвечать за её качество, следить за adoption rate и договариваться с разработчиками о внедрении компонентов.

Работа с метриками и качеством

Вы будете отвечать за результаты работы команды продуктового дизайна: предстоит следить за тем, как дизайн влияет на ключевые показатели — конверсию в покупку билета, retention, глубину просмотра каталога событий. Если интерфейс не улучшает метрики, вам нужно будет искать причину и предлагать новые гипотезы.

* Работали продуктовым дизайнером от пяти лет и хотя бы год управляли небольшой командой
* Знаете, как работать с B2C-продуктами в билетных, развлекательных или event-сервисах
* Уверенно владеете Figma и умеете работать с нейросетями
* Понимаете продуктовые метрики и то, как ваши дизайн-решения влияют на цифры
* Умеете выстраивать дизайн-процессы, ревьюить работы подрядчиков и давать конструктивную обратную связь
* Готовы быть играющим тренером: делегировать простые задачи команде, но лично браться за самые сложные и приоритетные сценарии
* Работали с дизайн-системами с нуля или имеете опыт их масштабного внедрения

Больше о том, как мы внедряем технологии в креатив, — в канале [Yandex for TechnoCreative](https://t.me/Yandex4TechnoCreative). Все профессии внутри разделов

В нашей компании тысячи продуктов, обеспечивающих своё качество с помощью различных инструментов, проверок и процессов. Наша задача — делать эти проверки отслеживаемыми и контролируемыми. Поэтому мы строим платформу для обеспечения и анализа качества продукта на различных этапах его жизненного цикла.

Эта роль для тех, кто готов комбинировать управление, продуктовое мышление и технические вызовы, создавая инструменты, которые реально улучшают качество продуктов.

Сейчас платформа включает:
* систему управления тестированием (TMS): сервис организации, структурирования, анализа покрытия и результатов прохождения тестовых сценариев;
* аналитические дашборды: инструменты для оценки поведения ручных и автоматизированных тестов в настоящем и прошлом;
* точки интеграции в поверхностях портала разработки: добавление знаний об обычном поведении тестов в интерфейсы, чтобы пользователи получали максимум информации для решения задач.

Мы постоянно расширяем горизонты применения инструментов: активно внедряем AI, пересматриваем систему скипов и мьютов тестов, визуализируем качество по функциональным областям продукта, стандартизируем прижившиеся подходы и распространяем их через платформу на всю компанию.

Всё это должно работать стабильно, быстро и, главное, понятно для конечного пользователя, в условиях постоянно растущих объёмов тестов и их результатов от года к году.

Подписывайтесь на телеграм-канал Yandex Infrastructure, чтобы узнать больше о том, как мы делаем внутреннюю инфраструктуру Яндекса.

Управлять командой разработки

Вам предстоит нанимать, развивать и мотивировать команду разработчиков, выстраивать процессы для комфортной и продуктивной работы.

Работать над продуктом

В тесном партнёрстве с продакт-менеджером вы будете превращать идеи в гипотезы, а гипотезы — в конкретные технические задачи и проекты, планировать «дорожную карту» и управлять бэклогом.

Отвечать за техническое развитие продуктов

Вместе с техлидом нужно будет проектировать архитектуру, следить за качеством кода и техническим долгом, обеспечивать стабильность и производительность сервисов.

Обеспечивать результат

Вы будете выстраивать процессы поставки (delivery), управлять ожиданиями стейкхолдеров и пользователей, доводить проекты от идеи до успешного запуска и внедрения.

Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers

* Управляли командой разработки в составе более пяти человек
* Управляли продуктом и понимаете продуктовый подход или готовы разобраться в нём
* Умеете управлять проектами: декомпозировать крупные задачи, расставлять приоритеты и контролировать сроки
* Понимаете жизненный цикл разработки ПО и роль тестирования в нем, знаете, зачем нужны TMS, CI/CD и метрики качества
* Занимались коммерческой разработкой на Node.js и TypeScript и глубоко понимаете архитектуру веб-приложений. Необязательно писать код каждый день, но важна способность принимать взвешенные технические решения

Платформа Яндекс Такси каждый день соединяет миллионы водителей и пассажиров в разных странах. Для того чтобы рынки Такси развивались, а число поездок в системе увеличивалось, мы решаем много сложных технологических задач. Одной из важнейших является определение стоимости поездки на такси. У каждой из них много уникальных особенностей, и важно учесть их все, чтобы получившаяся цена устроила как пассажира, так и водителя. В нашей команде мы разрабатываем механики ценообразования — это технологии, которые позволяют для каждой поездки рассчитать справедливую стоимость и объяснить её.

Прозрачное ценообразование для пользователей

На стоимость поездки в такси оказывает влияние множество факторов (пробки, баланс маркетплейса, количество доступных машин поблизости). Вам предстоит придумать, как разбить цену на компоненты, чтобы сделать ценообразование понятным и прозрачным для пользователя.

Развитие инструментов увеличения доли фиксированной цены на зарубежных рынках

Яндекс Такси постепенно расширяет географию своего присутствия. В новых локациях по разным причинам могут быть проблемы с указанием точки назначения. Не всегда мы можем исправить причины такой ситуации. В этих случаях мы используем интервальные цены, чтобы гарантировать справедливость стоимости поездки. Вам предстоит улучшать текущие алгоритмы формирования интервальных цен и придумывать новые.

Развитие ценообразования в зависимости от направления поездки в пригороде

Такси можно заказать в местах с разной плотностью заказов (как в городе, так и за его пределами). Чем сильнее заказ уводит водителя от города, тем ниже вероятность вернуться с другим заказом в город. Вам придётся придумывать алгоритмы ценообразования в зависимости от направления движения для компенсации пробега без заказа в город.

* Хороши в математической статистике, применяли её на практике
* Владеете Python и SQL
* Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений
* Можете работать при неопределённости, структурировать и формализовать задачи
* Аргументированно и понятно отстаиваете собственную точку зрения и слышите чужие
* Готовы общаться с разработкой, менеджерами продукта и развития бизнеса, сможете работать с ними слаженно

Наша команда занимается разработкой и поддержкой программной платформы, которая конфигурирует, запускает компоненты автономного транспорта и роботов-доставщиков и управляет их работой. Платформа передаёт потоки информации между компонентами, контролирует безопасность системы в целом, а в случае сбоя останавливает автономный автомобиль безопасным способом.

Наши основные вызовы
* скорость: минимизация задержек передачи информации между компонентами;
* эффективность: чем меньше вычислительных ресурсов потребляет программная платформа, тем больше останется для основной задачи — построения безопасной траектории движения;
* надёжность: программная платформа должна обеспечивать безопасность системы даже в случае серьёзных неполадок.

Разработка кода в соответствии со стандартами automotive safety

Вам предстоит разрабатывать код программной платформы, чтобы он был супернадёжным и соответствовал строгим стандартам безопасности, принятым в автомобильной отрасли.

Оптимизация алгоритмов и кода программной платформы для уменьшения времени реакции системы на внешние данные

Вам нужно будет оптимизировать код системы автономного управления автомобиля для быстрой реакции на изменения окружающей обстановки.

Развитие и рефакторинг диагностической системы автономного транспорта

Вам предстоит дорабатывать код диагностической системы, которая отслеживает общее состояние автономного автомобиля, детектирует любые отклонения и инициирует безопасную остановку, если отклонение всё же произошло.

* Имеете хорошую алгоритмическую подготовку и пытливый склад ума
* Опытный программист на C++, знакомы со свежими стандартами языка (17, 20)
* Хорошо знакомы со стандартной библиотекой языка
* Занимались разработкой в многопоточной среде
* Знакомы с принципами TDD, умеете писать хорошие изолированные тесты
* Ориентируетесь в разработке под Linux

* Знакомы с языками Python, Go, ещё лучше — если имели опыт промышленной разработки на них
* Разрабатывали диагностические системы
* Знакомы с принципами automotive safety, применяли какие-либо стандарты из этой области

Команда Автономного транспорта Яндекса создаёт высокотехнологичные и инновационные продукты и решения, связанные с производством автономных транспортных средств, управлением их парком, логистикой и техобслуживанием.

Мы запустили в промышленную эксплуатацию решение на базе 1С ERP — оно помогает организовать оперативные процессы по закупочной, складской и производственной деятельности, а также формировать данные для бухгалтерского учёта. Теперь хотим развивать экспертизу в этом продукте. Поэтому ищем опытного разработчика 1С ERP, который станет ключевым звеном в развитии и поддержке ERP‑системы.

Вам нужно будет поддерживать стабильную, отказоустойчивую и эффективную работу системы 1С ERP 2.5. В задачи входит разработка, доработка и поддержка системы, организация прозрачного процесса выпуска релизов и адаптация системы под текущие и перспективные потребности ключевых пользователей. Важно уметь эффективно общаться с аналитиками и иметь большой опыт решения бизнес‑задач на платформе 1С ERP.

Управление интеграциями

Вы будете налаживать обмен данными между 1С ERP 2.5 и ключевыми корпоративными системами — финансовой, системой тикетинга и PLM‑системой, в том числе обмениваться мастер‑данными.

Координация работы

Вам предстоит организовывать взаимодействие с внешними разработчиками и аналитиками, а также с внутренней службой информационной безопасности и SRE‑инженерами.

* Работали с продуктами 1С, которые функционируют на Linux с PostgreSQL
* Отлично знаете платформу 1С и работали с разработкой на 1С ERP 2.5
* Можете грамотно оценивать сроки и трудоёмкость задач
* Имеете опыт проведения ревью кода сторонних разработчиков
* Владеете навыками проектирования интеграций между различными системами
* Понимаете архитектуру продуктов 1С и можете эффективно сочетать её с внутренним окружением компании
* Понимаете принципы обеспечения производительности и отказоустойчивости информационных систем
* Умеете эффективно взаимодействовать с разными командами (внешними разработчиками и аналитиками, внутренними инженерами, специалистами по безопасности и т. д.)

Мы ставим перед собой масштабную цель: оказаться в числе первых в мире компаний, создавших технологию автономного управления транспортом.

Чтобы ускорить работу системы распознавания и прогнозирования и, как результат, научить автомобили и роботов-доставщиков ещё быстрее действовать в дорожных ситуациях, мы используем алгоритмы машинного обучения. Алгоритмы усложняются, их количество растёт, и наша задача — повысить эффективность их работы при ограниченных ресурсах.

Если вы увлекаетесь оптимизацией и распараллеливанием алгоритмов, а каждый потреблённый оборудованием ватт готовы пустить в дело, то вам точно у нас понравится!

Повышение эффективности алгоритмов

Вам предстоит оптимизировать алгоритмы, учитывая аппаратные особенности платформ, автоматизировать тестирование алгоритмов и их адаптацию к платформе.

Работа с платформами для вычислений

Вы будете исследовать современные платформы исполнения параллельных вычислений и подбирать оптимальную архитектуру параллельного исполнения алгоритмов на конкретной платформе.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Работали с PyTorch (или TensorFlow), конвертировали ML-модели в ONNX и запускали на TensorRT, ONNX Runtime, TFLite или любом другом фреймворке
* Использовали CUDA/OpenCL, оптимизировали и распараллеливали вычисления на CUDA/OpenCL или других архитектурах ускорителей
* Хорошо знаете C++, Python
* Уверенно владеете классическими структурами данных и алгоритмами
* Знакомы с линейной алгеброй, теорией вероятностей
* Можете объяснять свои решения и отстаивать их перед оппонентами
* Умеете работать в команде

* Решали прикладные задачи с помощью машинного обучения или Deep Learning
* Писали кастомные плагины для ONNX, TensorRT или любого другого фреймворка с использованием C++, CUDA, OpenCL
* Знакомы с методами сжатия, прунинга, квантизации нейросетей
* Разбираетесь в дискретной математике и теории оптимизации
* Хорошо знаете STL
* Имеете опыт индустриальной разработки, не связанной с машинным обучением

Мы создаём платформу Яндекса, которая поможет блогерам развивать своё дело и зарабатывать, а рекламодателям — работать с авторами.

Определение стратегии и позиционирования продукта

Вам предстоит изучать рынок, выбирать перспективные сегменты блогеров и рекламодателей, находить их потребности и определять, какие задачи должна решать платформа. Важно видеть возможности сервисов Яндекса на блогерском рынке и объединять их в понятное предложение для пользователей.

Доведение продукта от исследования до запуска

Вы будете проводить интервью, проверять гипотезы, оценивать потенциал решений и формировать дорожную карту. Вместе с командой разработки нужно определять объём первых запусков, расставлять приоритеты и отвечать за результат после релиза.

Развитие веб- и мобильной платформы для блогеров

Ваша задача — выстроить путь автора от регистрации и знакомства с инструментами до регулярного использования платформы и заработка. Предстоит находить точки роста, улучшать пользовательские сценарии и развивать инструменты монетизации.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Развиваете цифровые продукты от 3 лет и самостоятельно отвечали за направление — от поиска возможностей до запуска и оценки результата
* Знаете рынок инфлюенс-маркетинга или работали в AdTech: понимаете потребности рекламодателей, механики монетизации и экономику рекламных продуктов
* Умеете выбирать целевые сегменты, формулировать ценность продукта и превращать стратегию в конкретный план действий
* Разбираетесь в юнит-экономике и можете связать продуктовые решения с выручкой, затратами и прибыльностью

Мы ищем руководителя команды, которая участвует в испытаниях автономных легковых и грузовых автомобилей. Вам предстоит организовывать работу водителей-тестировщиков на разных локациях, а также работать с командами тестирования, разработки и эксплуатации: превращать их запросы в план испытаний, контролировать выполнение задач и помогать команде развиваться.

Организация работы команды

Вам предстоит руководить старшими смен, распределять задачи между водителями-тестировщиками и контролировать сроки и качество выполнения задач. Важно учитывать загрузку двух площадок, доступность автомобилей и подготовку сотрудников.

Взаимодействие с тестированием и разработкой

Вы будете принимать и согласовывать задачи от QA-команд и разработчиков: организовывать регулярную приёмку релизов, первичные проверки безопасности экспериментальных версий ПО, проверочные проезды после подготовки автомобилей и эксперименты на полигоне.

Поддержание готовности флота

Нужно будет контролировать техническую готовность автомобилей к испытаниям, организовывать передачу машин с неисправностями команде эксплуатации и отслеживать их возвращение в работу.

Обучение и развитие сотрудников

Вы будете организовывать инструктажи, составлять планы обучения по матрице компетенций и следить за их выполнением. Также предстоит координировать ежегодную аттестацию водителей-тестировщиков совместно с командой обучения.

Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers

* Руководили командой со сменным графиком, умеете ставить задачи и контролировать их выполнение через старших смен
* Умеете планировать работу нескольких площадок и расставлять приоритеты при поступлении задач от разных заказчиков
* Работали с автомобильной техникой, её испытаниями или эксплуатацией
* Понимаете, как важно соблюдать требования безопасности при испытаниях
* Умеете организовывать обучение сотрудников и оценку их профессиональных навыков
* Готовы к разъездной работе и подключению к решению критических ситуаций

* Работали с автономным транспортом или автомобильными испытаниями
* Взаимодействовали с QA-командами и разработчиками
* Управляли командой на нескольких площадках

Наша команда разрабатывает ключевые части веб-версии продукта и мобильного приложения Яндекс Пэй: личный кабинет пользователя, платежи и переводы, маркетинговые проекты, процессы идентификации и многое другое.

Мы ищем руководителя, который вместе с нами будет строить качественные клиентские приложения: развивать команду фронтенд-разработчиков, участвовать в выборе архитектуры, технологий и подходов к поставке, помогать регулярно выкатывать изменения в продакшен. Впереди много интересных задач — приходите!

Руководство командой и её развитие

Вы возглавите команду из 7+ фронтенд-разработчиков: будете проводить встречи 1:1, поддерживать профессиональный рост сотрудников, работать с мотивацией и вовлечённостью.

Организация работы над проектами

Вам предстоит распределять нагрузку, координировать работу со смежными командами и стейкхолдерами из продукта, дизайна и бизнеса, контролировать сроки. Вы также будете выстраивать процессы поставки изменений (CI/CD, автоматизация сборок, тестирование, релизы) и следить, чтобы команда придерживалась лучших практик написания кода.

Архитектура и технический долг

Вы станете участвовать в проработке архитектуры сервисов и помогать команде принимать технические решения, а также управлять техдолгом и приоритизировать технические инициативы, чтобы скорость разработки не мешала качеству и стабильности.

Больше о фронтенде в Яндексе — в канале Yandex for Frontend

* Руководили командой разработки не менее года
* Знаете современные практики разработки (Agile, Scrum, Kanban), понимаете их различия и умеете адаптировать процессы под контекст команды
* Принимали сложные архитектурные решения, проектировали и развивали комплексные системы с акцентом на стабильность и качество
* Умеете держать баланс между скоростью разработки и качеством
* Умеете коммуницировать с разными стейкхолдерами (продукт, дизайн, бизнес)
* Хорошо разбираетесь во фронтенде и современном стеке (React, TypeScript, Next.js, NestJS)
* Понимаете, как выстраивать CI/CD, автоматизацию сборок, тестирование и релизы

* Проектировали микросервисы или микрофронтенды
* Знакомы с Kubernetes, Istio, Grafana, VictoriaMetrics
* Работали с GraphQL и проектировали BFF-слой

Мы — команда экспериментальных финтех‑проектов в Яндексе, создаём финансовый сервис на базе AI‑агентов. Наша задача — превратить возможности языковых моделей в работающий продукт.

Ищем AI Engineer. Вам предстоит разрабатывать агентные сценарии, интегрировать LLM с сервисами и данными, проверять гипотезы и доводить решения до запуска. Работа затронет весь пользовательский сценарий: от взаимодействия с AI до изменений в бэкенде и мобильном приложении.

Мы ценим самостоятельность, короткие итерации и готовность экспериментировать. У вас будет возможность влиять на технические решения и развитие продукта.

Разработка AI-агентов

Вы будете проектировать и создавать AI-агентов: подбирать инструменты, настраивать контекст и прорабатывать логику взаимодействия с сервисами, чтобы агенты решали задачи пользователей.

Интеграция языковых моделей

Вы будете встраивать языковые модели в сценарии продукта, создавать нужные серверные компоненты и соединять их с мобильным приложением.

Оценка качества

Вы будете оценивать ответы и действия агентов, составлять проверочные сценарии, разбирать ошибки и дорабатывать решения, чтобы повысить их надёжность.

Проверка гипотез

Вы будете быстро собирать MVP и проверять работу новых решений на практике. Успешные эксперименты нужно будет развивать и превращать в полноценные фичи продукта.

Разработка с применением AI‑инструментов

Вы будете применять AI‑инструменты в разработке, сохраняя контроль над архитектурой и качеством кода.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Имеете больше пяти лет опыта коммерческой разработки: мобильных приложений, бэкенда, ML, инфраструктуры
* Работали с LLM и создавали решения на их основе
* Понимаете, как организовать контекст модели, вызовы инструментов и проверку результатов
* Умеете проектировать сервисы и API, писать код, готовый к эксплуатации
* Используете AI‑агентов для разработки и умеете проверять результаты их работы
* Готовы разбираться в разных компонентах продукта и самостоятельно доводить задачи до результата
* Умеете выбирать достаточное решение для эксперимента и понимаете, что потребуется для его масштабирования

* Запускали и развивали AI‑продукты с реальными пользователями — от прототипа до промышленной эксплуатации
* Разрабатывали многошаговые агентные сценарии с управлением контекстом, состоянием диалога и вызовами инструментов
* Создавали автоматизированную оценку качества агентов: тестовые наборы, сравнение моделей и промптов, выявление регрессий
* Оптимизировали LLM‑приложения по качеству, скорости ответа и стоимости работы
* Разрабатывали сервисы на Kotlin или Java, работали с асинхронной обработкой данных и событийной архитектурой
* Имеете опыт фулстек‑разработки — от интерфейса до инфраструктуры

Мы учим роботов действовать в мире, который построен для человека: ходить, открывать двери, проходить турникет, брать и переносить предметы. У нас много гипотез, экспериментов, проверок и нет единственно верной инструкции.

Тестирование в проекте создаётся с нуля. И так как робот — это совокупность железа, софта и ML, отказ редко бывает там, где его ищешь в первую очередь. Поэтому нам нужен любознательный инженер, который будет строить тестирование вместе с нами.

Проектировать тесты

Вам предстоит придумывать, как проверять поведение недетерминированной системы. Нужно будет формулировать критерии приёмки через допуски и метрики, а не через равенство.

Прогонять сценарии на реальном роботе

Вы будете работать с сериями повторов, фиксацией условий, поиском границы, за которой сценарий перестаёт выполняться. Это работа руками и глазами, рядом с машиной, которая двигается сама.

Работать с ошибками

Нужно будет делать видеозаписи, восстанавливать последовательность событий, отделять отказ железа от ошибки модели и неудачного сценария, передавать инженерам воспроизводимое описание.

Работать в команде

Предстоит обсуждать находки с разработкой и ML, вместе придумывать новые подходы и инструменты, спорить о критериях приёмки, аргументировать, почему версию нельзя выпускать.

* Имеете сильные навыки тест-дизайна и хорошее воображение
* Не останавливаетесь на «не работает»: выясняете почему, привлекаете нужных людей
* Умеете учиться и организовывать работу без внешнего контроля
* Не боитесь сказать «Релиз не готов» и объяснить, на чём основан вывод

* Тестировали системы с недетерминированным поведением
* Работали с LLM
* Знаете, что такое симуляторы, или работали в них

Яндекс ID — это гораздо больше, чем форма ввода логина и пароля на сервисах. Мы разрабатываем множество экосистемных продуктов, связанных с хранением и обработкой данных миллионов пользователей. Все наши проекты объединяют очень высокие требования к надёжности, масштабируемости и, конечно, безопасности.

Наша команда отвечает за два больших сервиса:
* Datum — решение для безопасного и удобного хранения персональных данных в сервисах Яндекса
* Антифрод — система для предотвращения мошенничества в платёжных и авторизационных сценариях

Будем рады принять в команду сильного разработчика.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Разработка инфраструктуры безопасного хранения данных

Мы развиваем сервис, обеспечивающий хранение зашифрованных данных с поддержкой ротации ключей и предоставляющий API для решения продуктовых задач. В рамках сервиса вы будете обсуждать с заказчиками необходимость добавления новых типов документов и изменения API. Также вы станете создавать функциональность для аналитики с учётом безопасности персональных данных, участвовать в дежурствах и следить за тем, чтобы бэкенд и БД работали 24/7, обеспечивать миграции данных новых потребителей.

Развитие системы антифрода с опережением внешних угроз

Антифрод — сервис на Java с обвязкой микросервисов на Go с базами в PG, обеспечивающий скоринг транзакций, входов, авторизаций, СМС. Вам предстоит взаимодействовать с аналитиками (создавать новые фичи, помогать расследовать инциденты), разрабатывать решения, чтобы обеспечивать аналитические скрипты на Lua агрегатами по множеству параметров за разные промежутки времени и статистиками из смежных сервисов в реальном времени. А ещё — реализовывать микросервисы, обслуживающие основное приложение и предоставляющие API для внешних сервисов, и участвовать в дежурствах, чтобы обеспечивать работоспособность бэкенда и БД 24/7.

Улучшение инструментов управления данными в личном кабинете Яндекс ID

Нужно участвовать в развитии сервиса выдачи баннеров для саджеста фич ID, смежных сервисов Яндекса и сервиса обеспечения лимитов семейной оплаты.

* Разрабатывали бэкенд на Java, Go или другом ООЯП и готовы программировать на Go
* Готовы тестировать и сопровождать свой код
* Работали с реляционными базами данных
* Разрабатывали распределённые системы

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.

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.

* 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

* Выводили ML-модели в продакшн
* Разрабатывали на Java или C++
* Умеете решать задачи из области Causal Inference

Команда офисных и инфраструктурных сетей Яндекса эксплуатирует и развивает распределённые сети, к которым подключаются десятки тысяч сотрудников в офисах компании, тысячи устройств на складах Яндекс Маркета. Наши инженеры обеспечивают удалённое подключение к корпоративной сети. Мы отвечаем за бесперебойную работу Out-of-Band-доступа к инженерным сетям управления наших ЦОД.

Все «интеллектуальные» сетевые задачи — маршрутизация и фильтрация трафика, терминирование WAN-каналов, контроль доступа в сеть, внутрикорпоративная CDN — решаются с помощью серверов под управлением FreeBSD и опенсорсного ПО.

Сейчас мы в поиске опытного тимлида в команду SRE, который будет определять стратегию развития треков управления серверным парком и автоматизации сетевого оборудования. Это роль для человека, который умеет проектировать и развивать большие географически распределённые системы, сохраняющие работоспособность без деградации при значительных поломках каналов связи.

Наша команда — это сообщество неравнодушных профессионалов, где работают специалисты мирового уровня. Мы мыслим на несколько лет вперёд и имеем чёткий тактический план развития. Вместе мы создаём и развиваем уникальные технологии мирового уровня, включая сервисы для управления трафиком и автоматизации работы с сетевым оборудованием.

Мы ценим открытость, готовность делиться знаниями и глубокое погружение в каждую техническую задачу. В команде царит атмосфера взаимопомощи, где можно многому научиться у коллег. Мы быстро адаптируемся под изменения и всегда держим в фокусе надёжность наших решений.

Подписывайтесь на телеграм-канал Yandex Infrastructure, чтобы узнать больше о том, как мы делаем внутреннюю инфраструктуру Яндекса.

Проектирование больших распределённых систем

Вам предстоит выбирать технологические решения, продумывать устройство сервисов аутентификации и контроля сетевого доступа на сети, строить архитектуру, которая будет масштабироваться вместе с ростом географически распределённой сети офисов компании.

Развитие инженерных практик и инструментов

Вы будете внедрять новые инструменты разработки, развивать общие технические решения для команды, совершенствовать инженерные практики и проводить архитектурные ревью, помогая повышать качество и зрелость платформы.

Надёжность, стабильность и производительность

Нужно будет держать в фокусе надёжность и стабильность системы: находить узкие места, разбираться в причинах ограничений и системно улучшать производительность сервисов и инфраструктуры.

Развитие команды и процессов

Предстоит формировать стратегию технологического развития платформы офисных сетей, курировать работу команды, выстраивать процессы разработки — от декомпозиции задач до CI/CD-пайплайнов.


Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers

* Разрабатывали/писали сложную автоматизацию на Python/C/Go
* Проектировали и разрабатывали новые сервисы
* Имеете значительный опыт администрирования *nix-систем
* Понимаете, как устроено оборудование серверов
* Разбираетесь в устройстве сетей и умеете диагностировать их проблемы
* Имеете опыт эксплуатации сервисов 24/7

Наша команда разрабатывает видеоплатформу, которая помогает множеству команд и продуктов в Яндексе решать самые разные задачи, связанные с видео. Благодаря нашим инфраструктурным решениям миллионы пользователей смотрят фильмы, сериалы и спортивные трансляции в Кинопоиске, слушают любимых исполнителей в Яндекс Музыке, изучают обзоры товаров в Яндекс Маркете и делают многое другое.

Мы — инфраструктурная команда, которая отвечает за надёжность, устойчивость и развитие платформы. Наша цель — создавать производительную и масштабируемую систему, которая уверенно работает под высокой нагрузкой, растёт вместе с продуктами и обеспечивает пользователям лучший опыт.

Проектирование больших распределённых систем

Это роль для человека, который умеет проектировать и развивать большие распределённые системы, работающие под высокой нагрузкой. Вам предстоит выбирать технологические решения, продумывать устройство сервисов и строить архитектуру, которая будет масштабироваться вместе с платформой.

Надёжность, стабильность и производительность

Нужно держать в фокусе надёжность и стабильность системы: находить узкие места, разбираться в причинах ограничений и системно улучшать производительность сервисов и инфраструктуры.

Развитие инженерных практик и инструментов

Вы будете внедрять новые инструменты разработки, развивать общие технические решения для команды, совершенствовать инженерные практики и проводить архитектурные ревью, помогая повышать качество и зрелость платформы.

Взаимодействие с другими командами

Предстоит тесно работать со смежными командами: обсуждать интеграции, помогать находить устойчивые технические решения и вместе развивать общую инфраструктуру платформы.

* Умеете проектировать и развивать сложные распределённые высоконагруженные системы, понимаете, как обеспечивать их масштабируемость, отказоустойчивость и предсказуемую работу под нагрузкой
* Умеете видеть систему целиком, принимать сильные технические решения, аргументировать их и задавать инженерную рамку для команды
* Имеете сильный технический бэкграунд в backend-разработке на Go
* Разрабатывали сложные высоконагруженные сервисы на Go и хорошо понимаете, как их строить и развивать
* Умеете работать с надёжностью и производительностью систем
* Знаете, как находить узкие места, анализировать поведение системы под нагрузкой и выбирать оптимальные пути её развития и оптимизации
* Ориентируетесь в современных технологиях и инструментах разработки
* Следите за развитием инженерных практик, умеете выбирать подходящие инструменты под задачу и внедрять их в работу команды
* Хорошо знаете базовые алгоритмы и структуры данных, понимаете, где и как применять их на практике при проектировании и разработке сервисов

Подписывайтесь на телеграм-канал Yandex Infrastructure, чтобы узнать больше о том, как мы делаем внутреннюю инфраструктуру Яндекса.

Ключевые критерии качества автономного автомобиля — безопасность, комфорт и эффективность. Для их измерения мы в Яндексе разработали систему симуляции: она позволяет анализировать поведение авто в виртуальном окружении и оценивать влияние внешних и внутренних факторов на поведение машины.

Мы отвечаем за то, чтобы технологии симуляции сенсоров — реконструкция локаций, синтез данных камер и лидаров — были по-настоящему встроены в closed-loop-симуляцию и доведены до приёмок в продакшене. Мы опираемся на наработки смежных команд по 3D-реконструкции и синтезу сенсоров и превращаем их в надёжный инструмент тестирования автопилота.

Управление командой

Вы будете руководить командой разработчиков и ML-инженеров: ставить цели, декомпозировать их в задачи и вести от постановки до внедрения в продакшен. Также вы определите приоритеты развития симулятора: какие сенсорные эффекты и сценарии моделировать в первую очередь и как сочетать интеграцию готовых решений с собственной алгоритмической генерацией.

Встраивание симуляции сенсоров в closed-loop-симуляцию

Симулятор должен реалистично генерировать данные камер и лидаров, чтобы поверх них работал полноценный perception автопилота в closed loop. Вы будете встраивать в пайплайн решения по 3D-реконструкции локаций и синтезу сенсоров, отвечать за их стабильность и производительность в продакшене, а также за достоверность симуляции на уровне perception автопилота. Сюда же — выстраивание процессов валидации новых сигналов и возможностей автопилота в симуляции.

Воспроизводимость CL-симуляции с сенсорами

Цель — чтобы автопилот, читающий синтетические сенсоры, принимал те же решения, что и в аналогичной ситуации в реальности. Для этого нужно развивать собственную алгоритмическую генерацию сенсорных данных: IMU, телеметрии автомобиля, лидара. Сюда же — моделирование рельефа и дорожного покрытия с корректным отражением на всех сенсорах, включая IMU и камеры. Отдельное направление — полностью синтетические сцены, созданные в редакторе или сгенерированные LLM-агентом.

Реалистичность мира: ассеты, LOD и перформанс

Вы будете отвечать за назначение ассетов и LOD агентам в симуляторе. Мир должен быть реалистичным во всех деталях, включая артефакты сенсоров: rolling-shutter, влияние погодных условий и другие эффекты, воздействующие на восприятие. Отдельный фокус — перформанс: какие ассеты хранятся в памяти и подгружаются в рантайме, чтобы симуляции оставались быстрыми и масштабируемыми.

Кросс-функциональная работа

Симулятор — важнейший инструмент разработки, тестирования и приёмки ПО автономного транспорта. Вы будете собирать и приоритизировать заказы команд разработки: решать их силами своей команды или передавать смежным, управляя ожиданиями по точности системы и внедрению новых фич. Приоритет — воспроизведение сложных для автопилота дорожных ситуаций, чтобы находить и устранять их причины.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Управляли командой бэкенд- или ML-разработчиков
* Занимались промышленной разработкой на C++
* Внедряли ML-модели в продакшен и готовы разбираться в новых архитектурах и областях
* Умеете доводить исследовательские наработки до продакшена: ставить требования, принимать решения, отвечать за стабильность и производительность
* Готовы работать руками на этапе прототипирования и проверки гипотез, в том числе писать исследовательский код и анализировать результаты
* Умеете критически оценивать результаты и видеть потенциальные проблемы решений
* Не боитесь браться за нерешённые задачи и готовы доводить свои идеи до продакшена

* Работали с симуляторами или робототехническими платформами (ROS, Gazebo, CARLA, NVIDIA Isaac Sim и др.)
* Имели дело с симуляцией сенсоров, perception-подсистемами, 3D-реконструкцией (в том числе 3DGS) или генеративными моделями для синтеза данных
* Понимаете, как устроены сенсоры и телеметрия автономного транспорта: камеры, лидары, IMU, нагрузка на оси, скорости вращения колёс
* Знаете правила дорожного движения, водили автомобиль или мотоцикл