Работа в Яндексе: вакансии IT и digital

Мы развиваем Metric Store — сервис, в котором хранятся определения бизнес-метрик: формулы, источники данных и доступные разрезы. По ним сервис строит SQL для YQL, ClickHouse, CHYT и Spark. Метриками пользуются аналитики и другие аналитические продукты.

Разрезы для сложных метрик

Иногда нужное измерение находится не в таблице, по которой считается метрика, а в связанной. Нужно описать такие связи в модели сервиса, сделать измерения доступными в фильтрах и группировках и проверить расчёт на существующих метриках.

Несколько способов расчёта одной метрики

Для дашборда может подходить быстрая агрегированная таблица, а для исследования — подробные данные. Предстоит проработать модель и API, чтобы оба способа жили под одним именем метрики. При построении SQL пользователь должен явно выбирать способ расчёта; запросы без выбора должны работать как прежде.

Оконные функции в виртуальных столбцах

Сейчас такие выражения попадают в запрос слишком поздно — на этапе расчёта метрики. Нужно изменить генерацию SQL, чтобы виртуальный столбец вычислялся до агрегации, и покрыть новые и существующие сценарии тестами. Также предстоит развивать проверки метрик и интеграции с Лабой и Атласом.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Занимались бэкенд-разработкой на Python
* Хорошо знаете SQL и PostgreSQL
* Понимаете, как JOIN и агрегации влияют на результат
* Умеете проектировать API и писать тесты

* Работали с YT/YQL, ClickHouse или Spark

Яндекс KIT — это технологическая платформа для запуска и развития интернет-магазина с готовой инфраструктурой продаж и AI-ассистентом. Мы только что вышли из закрытой беты, и нам нужен менеджер продукта, который будет развивать разделы «Заказы» и «Чекаут»: UX, логику обработки, флоу оплаты и доставки.

Наша цель — стать альтернативой маркетплейсам, помогая продавцам легко и быстро открыть дополнительный канал продаж для привлечения покупателей и роста выручки.

Мы ищем того, кому интересно попробовать себя в управлении опытом продавца (В2В), кто хочет менять правила игры в e-commerce и знает, как превратить данные о клиентах в реальную ценность для бизнеса.

Почему это интересно
* Новый продукт с нуля: возможность влиять на ключевую часть сервиса.
* Масштабная цель: менять подходы к клиенту в e-commerce.
* Поддержка сильной команды Яндекса и экспертность в данных и технологиях.

Работа с продуктом и его развитие

Вам предстоит реализовывать инструменты, которые помогают продавцам быстро обрабатывать заказы, эффективно взаимодействовать со службами доставки, прозрачно работать с платёжными сервисами и онлайн-кассами. Вы будете исследовать поведение пользователей: как они оформляют заказы, где возникают затруднения, что мешает завершить покупку. Нужно будет формировать продуктовые гипотезы на основе количественных и качественных исследований, приоритизировать задачи на основе данных, бизнес-целей и обратной связи от пользователей, фокусироваться на росте конверсии в оформленный заказ (CR) и улучшении пользовательского пути, работать с кросс-функциональной командой: разработчиками, аналитиками, маркетологами и дизайнерами.

Больше о создании продуктов в Яндексе — в канале Yandex for Products

* Умеете управлять продуктами на уровне middle+
* Понимаете, как работает e-commerce: логистика, оплаты, клиенты — и как всё это срастается
* Умеете чувствовать реальные боли пользователей и превращать их в работающие решения
* Не теряете фокус, умеете резать лишнее и работаете на результат
* Комфортно себя чувствуете в стартап-среде, где всё быстро, динамично, много неопределённости — и много свободы

Мы ищем в свою команду инициативного специалиста по машинному обучению, который будет участвовать в полном цикле жизни наших интеллектуальных систем. Если тебе интересно не только работать с моделями, но и видеть, как твоя работа напрямую влияет на удовлетворенность клиентов, то тебе к нам!

Чем предстоит заниматься:

· Создание технических пайплайнов: придумывать и улучшать сценарии работы системы
· Контроль качества: постоянно мониторить качество ответов и работы ML-систем, выявлять и исправлять ошибки.
· Взаимодействие с клиентами: общаться с заказчиками, чтобы глубоко понимать их бизнес-задачи и потребности, а затем трансформировать их в технические требования для ML-сценариев.
· Создание сценариев: проектировать и внедрять новые сценарии для машинного обучения, которые решают реальные проблемы пользователей.

Мы ожидаем, что ты:

· Имеешь базовые знания Python (понимание основ синтаксиса, структур данных).
· Уверенно работаешь с Excel (сводные таблицы, ВПР, фильтры для анализа данных).
· Понимаешь принципы работы REST API.
· Отличаешься инициативностью и проактивной позицией: сам видишь задачи и предлагаешь пути их решения.

Будет плюсом:

· Владение английским языком на базовом уровне
· Опыт работы с SQL (написание запросов для извлечения и анализа данных).
· Опыт работы с Python (библиотеки для анализа данных и ML: Pandas, NumPy, Scikit-learn и т.д.).

Мы предлагаем:

· Интересные задачи на стыке технологий, анализа и коммуникаций.
· Возможность напрямую влиять на продукт и видеть результат своей работы.
· Дистанционный формат работы.
· Стабильность и официальное трудоустройство;
· Стабильный график (5/2 с 9:00 до 18:00 по московскому времени) в комфортной современной команде.

Мы ищем в свою команду инициативного специалиста по машинному обучению, который будет участвовать в полном цикле жизни наших интеллектуальных систем. Если тебе интересно не только работать с моделями, но и видеть, как твоя работа напрямую влияет на удовлетворенность клиентов, то тебе к нам!

Чем предстоит заниматься:

· Создание технических пайплайнов: придумывать и улучшать сценарии работы системы
· Контроль качества: постоянно мониторить качество ответов и работы ML-систем, выявлять и исправлять ошибки.
· Взаимодействие с клиентами: общаться с заказчиками, чтобы глубоко понимать их бизнес-задачи и потребности, а затем трансформировать их в технические требования для ML-сценариев.
· Создание сценариев: проектировать и внедрять новые сценарии для машинного обучения, которые решают реальные проблемы пользователей.

Мы ожидаем, что ты:

· Имеешь базовые знания Python (понимание основ синтаксиса, структур данных).
· Уверенно работаешь с Excel (сводные таблицы, ВПР, фильтры для анализа данных).
· Понимаешь принципы работы REST API.
· Отличаешься инициативностью и проактивной позицией: сам видишь задачи и предлагаешь пути их решения.

Будет плюсом:

· Владение английским языком на базовом уровне
· Опыт работы с SQL (написание запросов для извлечения и анализа данных).
· Опыт работы с Python (библиотеки для анализа данных и ML: Pandas, NumPy, Scikit-learn и т.д.).

Мы предлагаем:

· Интересные задачи на стыке технологий, анализа и коммуникаций.
· Возможность напрямую влиять на продукт и видеть результат своей работы.
· Дистанционный формат работы.
· Стабильность и официальное трудоустройство;
· Стабильный график (5/2 с 9:00 до 18:00 по московскому времени) в комфортной современной команде.

Поисковый робот Яндекса обходит сотни тысяч веб-страниц в секунду, каждая из которых обогащается тысячами факторов ранжирования. Наша задача — сформировать поисковые индексы, которые максимально полно и актуально отражают текущее состояние интернета и способны корректно ответить на любой запрос пользователя Яндекс Поиска.

Мы работаем с десятками тысяч вычислительных ядер и десятками петабайт данных, используем большой набор различных технологий — от фреймворков потоковой обработки данных, распределённых персистентных очередей до взаимодействия с KV-storage и MapReduce-системой YT — и стремимся ускорить доставку данных в Поиск. Ищем опытного разработчика на C++, который нам в этом поможет.

Перевод построения большой базы Поиска на event-driven-архитектуру

Мы уже перевели на потоковую обработку два контура построения небольших поисковых индексов, отвечающих за свежие документы, что значительно уменьшило время доставки данных до Поиска. Самый важный третий контур в несколько сотен миллиардов документов всё еще строится пакетами в парадигме MapReduce. Изменения данных или факторов ранжирования здесь доставляются до Поиска несколько дней, а это очень долго.

Мы верим, что перевод на потоковую обработку позволит значительно ускорить доставку данных до Поиска, а также сэкономить потребляемые вычислительные мощности. Вам предстоит прорабатывать дизайн архитектуры и разрабатывать сервисы потокового построения основной базы Поиска.

Развитие поисковых индексов

Яндекс Поиск постоянно растёт и развивается. Новая функциональность или факторы ранжирования требуют модернизации существующих поисковых индексов, а порой и создания новых. Вам предстоит внедрять доставку новых данных до Поиска совместно со смежными командами, занимающимися качеством и рантаймом Поиска.

Улучшение сервисов построения поисковой базы

Помимо построения базы Поиска, мы отвечаем и за ряд смежных сервисов, решающих задачи предоставления фавиконок, определения зеркал сайтов и дублей веб-страниц, обработки пользовательских факторов ранжирования и не только. У нас вы сможете проявить себя как в инфраструктурных задачах (повышении отказоустойчивости, оптимизации потребления памяти), так и в продуктовых внедрениях: новых форматах сжатия фавиконок, улучшении точности алгоритма определения дублей.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Хорошо знаете базовые алгоритмы и структуры данных
* Хорошо знаете С++
* Знакомы с паттернами и идиомами построения программного обеспечения
* Умеете писать надёжный и читабельный многопоточный код

* Работали с большими данными
* Строили распределённые системы потоковой обработки данных
* Знакомы с Python

Мы ищем менеджера продукта. Вы будете развивать направление AI Speech — технологии синтеза и распознавания речи, голосовых ассистентов и речевой аналитики: работать на стыке ML-сервисов, API и инфраструктуры, создавая продукты, которые помогают бизнесу автоматизировать коммуникации с пользователями.

Ваша ключевая задача — превращать сложные технологии в понятные и востребованные продуктовые решения. Вы будете определять стратегию развития голосовых AI-продуктов, формировать roadmap и доводить решения до production, работая в тесной связке с инженерами, исследователями и партнёрами.

Мы команда, которая создаёт голосовые технологии для миллионов людей и тысяч бизнесов. У нас сильная инженерная культура, мы ценим продуктовый подход и не боимся сложных задач. В команде работают эксперты в области speech recognition, TTS, NLP и ML-инфраструктуры. Мы открыты к экспериментам, обсуждаем решения на равных и поддерживаем инициативы, которые делают наши продукты лучше. Работаем в гибридном формате, регулярно встречаемся для синхронизации и планирования.

Формировать продуктовую стратегию и roadmap

Определять приоритеты развития AI Speech на основе потребностей рынка, пользователей и бизнеса. Анализировать конкурентную среду и тренды в области речевых технологий, чтобы предлагать решения, которые будут востребованы завтра.

Разрабатывать API и продуктовые требования

Превращать потребности разработчиков и бизнеса в чёткие продуктовые требования, API-контракты и user stories. Прорабатывать сценарии использования голосовых AI-агентов, включая интеграцию с контакт-центрами, виртуальными АТС и телеком-провайдерами.

Запускать voice bots и решения для контакт-центров

Отвечать за запуск голосовых ботов и систем автоматизации контакт-центров в production. Прорабатывать сценарии интеграции AI-агентов с SIP-транками и провайдерами телефонии вместе с инженерной командой и партнёрами.

Работать с realtime-архитектурой

Проектировать и развивать API для realtime-AI-сценариев: streaming, WebSocket, bidirectional communication, event-driven APIs. Понимать и учитывать trade-offs между качеством, latency, reliability и стоимостью inference.

Управлять жизненным циклом ML-моделей

Работать с LLM и speech models, участвовать в настройке prompt и agent orchestration. Оценивать качество моделей, инициировать дообучение и принимать решения о внедрении новых подходов, включая speech-to-speech и realtime multimodal models.

Больше о создании продуктов в Яндексе — в канале Yandex for Products

* Развивали технически сложные продукты на стыке API, инфраструктуры и пользовательских сценариев
* Умеете превращать потребности разработчиков и бизнеса в продуктовые требования, API-контракты и roadmap
* Развивали AI/ML platform или публичные developer API
* Запускали voice bots или решения для contact center automation в production
* Имеете практический опыт работы с LLM, speech models, prompt и agent orchestration
* Хорошо понимаете архитектуру realtime-приложений: streaming, WebSocket, bidirectional communication, event-driven APIs
* Понимаете основные компоненты voice agent pipeline: ASR → LLM → TTS, а также подходы speech-to-speech и realtime multimodal models
* Строили API для realtime-AI-сценариев или очень хорошо знаете, как это делать
* Понимаете trade-offs между качеством, latency, reliability и стоимостью inference
* Знаете принципы работы VoIP и телефонии, понимаете SIP на уровне, достаточном для самостоятельной проработки продуктовых сценариев и интеграций

* Понимаете сценарии интеграции AI-агентов с контакт-центрами, виртуальными АТС и телеком-провайдерами
* Способны прорабатывать интеграции с SIP-транк и провайдерами телефонии вместе с инженерной командой и партнёрами
* Работали с платформами облачных провайдеров (Yandex Cloud, AWS, GCP)
* Понимаете экономику ML-инференса и умеете оценивать стоимость решений
* Управляли продуктовой командой или были ментором
* Знаете английский язык на уровне, достаточном для чтения технической документации и общения с зарубежными партнёрами

Команда эксплуатации бизнес-приложений ищет инженера для развёртывания и поддержки инфраструктуры, как облачной (AWS, Yandex Cloud), так и на Bare Metal, для внутренних корпоративных финансовых и учётных систем (1С, Optimacros, кастомные решения).

Какие задачи вас ждут

Развёртывание инфраструктуры на базе Bare Metal и LXC
Вам предстоит вводить в эксплуатацию серверы в дата-центрах Яндекса, настраивать Linux и контейнеризацию на базе LXC, инсталлировать корпоративные учётные системы. Мы практикуем подход Infrastructure as Code с использованием Terraform и Ansible.

Эксплуатация облачной инфраструктуры
Вы будете поддерживать и развивать внутренние сервисы, развёрнутые в Yandex Cloud и Amazon Web Services.

Обеспечение доступности сервисов
Понадобится обеспечивать высокую доступность и отказоустойчивость ERP, финансовых и налоговых систем.

Настройка мониторингов
Вы станете развивать и поддерживать системы мониторинга подсистем сервисов

Мы ждём, что вы

• Обладаете глубоким опытом администрирования Linux
• Имеете практические навыки управления системами виртуализации/контейнеризации на уровне администратора
• Администрировали облачную инфраструктуру любого из вендоров
• Работали с MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB или другими базами данных
• Разбираетесь в сетевых протоколах и маршрутизации на уровне, достаточном для диагностики и устранения сетевых инцидентов
• Умеете работать с системами управления конфигурацией: Terraform, Ansible и др.

Будет плюсом, если вы

• Администрировали большие инсталляции 1С под Linux либо другие ERP-системы

Команда эксплуатации бизнес-приложений ищет инженера для развёртывания и поддержки инфраструктуры, как облачной (AWS, Yandex Cloud), так и на Bare Metal, для внутренних корпоративных финансовых и учётных систем (1С, Optimacros, кастомные решения).

Какие задачи вас ждут

Развёртывание инфраструктуры на базе Bare Metal и LXC
Вам предстоит вводить в эксплуатацию серверы в дата-центрах Яндекса, настраивать Linux и контейнеризацию на базе LXC, инсталлировать корпоративные учётные системы. Мы практикуем подход Infrastructure as Code с использованием Terraform и Ansible.

Эксплуатация облачной инфраструктуры
Вы будете поддерживать и развивать внутренние сервисы, развёрнутые в Yandex Cloud и Amazon Web Services.

Обеспечение доступности сервисов
Понадобится обеспечивать высокую доступность и отказоустойчивость ERP, финансовых и налоговых систем.

Настройка мониторингов
Вы станете развивать и поддерживать системы мониторинга подсистем сервисов

Мы ждём, что вы

• Обладаете глубоким опытом администрирования Linux
• Имеете практические навыки управления системами виртуализации/контейнеризации на уровне администратора
• Администрировали облачную инфраструктуру любого из вендоров
• Работали с MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB или другими базами данных
• Разбираетесь в сетевых протоколах и маршрутизации на уровне, достаточном для диагностики и устранения сетевых инцидентов
• Умеете работать с системами управления конфигурацией: Terraform, Ansible и др.

Будет плюсом, если вы

• Администрировали большие инсталляции 1С под Linux либо другие ERP-системы

Мы создаём алгоритмы логистики Яндекс Лавки: планируем маршруты курьеров — решаем, какой курьер какие заказы и в каком порядке повезёт, — и считаем промис: интервал времени доставки, который клиент видит ещё до оформления заказа. ML-часть команды отвечает за модели времени доставки и движения курьера.

Наши модели работают на каждом заказе Лавки, и результат виден сразу: промис определяет, сделает ли человек заказ и не расстроится ли, если курьер приедет позже обещанного. Мы сами доводим модели до продакшена, проверяем их в A/B-экспериментах, а решения о развитии продукта принимаем вместе с продакт-менеджерами и аналитиками. Команда небольшая и распределённая — Москва и Ереван, — поэтому у каждого своё направление и большая самостоятельность.

Узнайте больше про разработку городских сервисов Яндекса на dev.go.yandex

Создание промиса, который растит конверсию

Клиент только собирает корзину, а мы уже должны определить, через какое время заказ будет доставлен: сборка на складе, приготовление горячей еды, заезд в аптеку по пути, доставка в батче вторым или третьим. Раньше задача звучала как «Угадать время как можно точнее». Теперь мы знаем, что обещанное время влияет и на конверсию: большое время ожидания — заказывают реже, маленькое — чаще. Поэтому мы учимся понимать, какое значение показать конкретному клиенту, чтобы он заказал и не был обманут больше чем на несколько минут.

Предсказание спроса на ближайшие часы

Чтобы распределять курьеров, нужно знать, сколько заказов придёт через полчаса и через час. Два курьера и четыре заказа: если наплыва не будет — каждому по два; если начинается час пик — одному все четыре, а второго держим под заказы, которых ещё нет. Сейчас такой модели не существует, и её предстоит построить по историческим данным для каждого склада.

Определение ценности склада и распределение курьеров

Из прогноза спроса вырастает следующая задача: оценивать, насколько выгодно назначать курьеров сейчас с учётом будущих заказов. Здесь мы планируем пробовать подходы из reinforcement learning — например, определять функцию ценности состояния склада, чтобы планировщик маршрутов принимал более точные решения.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Работали с CatBoost или похожими библиотеками бустинга — это основной инструмент наших моделей
* Уверенно владеете классическим ML — это градиентный бустинг, работа с признаками, метрики качества. Глубокое обучение и LLM в наших задачах не используются
* Пишете на Python: на нём у нас обучение моделей, эксперименты и вспомогательные скрипты
* Не боитесь читать C++: сервисы, в которых работают модели, написаны на нём. Писать на C++ много не придётся, но понимать чужой код важно
* Умеете доводить модель до продакшена и проверять эффект: A/B-эксперименты, метрики, выводы для продукта

* Работали с прогнозированием временных рядов или спроса
* Сталкивались с задачами логистики, геоданными или маршрутизацией
* Интересуетесь reinforcement learning: в перспективе мы планируем применять эти методы для оценки ценности склада и распределения курьеров

Мы разрабатываем в экосистеме Яндекс Пэй AI‑driven-решение, которое сопровождает пользователя на всём пути покупки. С помощью виджетов и чатовой поверхности, которые размещены на всём ритейл‑пути в приложениях и на сайтах партнёров, мы помогаем пользователю сделать наиболее выгодную покупку. Мы реализуем разные сценарии: ищем и сравниваем товары, собираем отзывы, объединяем все промомеханики — и те, что есть в Финтехе, и те, что за его пределами. Также рассказываем о продуктах Яндекса, которые представлены у партнёров.

Мы развиваем продукты в уже существующих магазинах сегмента large enterprise и помогаем интегрировать новые магазины.

Кроме того, мы активно создаём промоплатформу. Это контур, который фильтрует, таргетирует, ранжирует промопредложения и управляет ими. Он собирает все доступные акции со всего Финтеха и из смежных бизнес‑групп и распределяет их на поверхностях партнёров.

Наш стек технологий:
* Backend: в основном Golang, отдельные сервисы — на Python 3 (FastAPI)
* База данных: Postgres, ClickHouse, Redis (Valkey)
* Очереди: собственное решение, похожее на Kafka
* Деплоймент: собственное решение, по принципам близкое к Kubernetes
* Аналитика: YTsaurus

Разработка бэкенд‑сервисов

Вы будете создавать надёжные бэкенд‑сервисы на Go и Python — в том числе промомеханики, агентские сценарии и калькуляцию оферов.

Проектирование архитектуры

Вы будете проектировать архитектуру сервисов и компонентов, настраивать инфраструктуру и процессы эксплуатации, развивать технологии, а также работать над тем, чтобы сервисы были надёжными и качественными.

Разработка API

Вы будете создавать и дорабатывать расширяемые API, которые можно использовать в разных интеграциях. Также предстоит обсуждать с другими командами Яндекса интеграционные решения и вместе реализовывать совместные проекты.

Запуск проектов

Вы будете вести проекты вместе с кросс-функциональной командой на всех этапах — от проработки гипотезы и сбора требований до релиза и поддержки.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Работали над созданием и эксплуатацией сервисов на Go или Python не менее четырёх лет
* Хорошо понимаете клиент‑серверное взаимодействие, готовы погружаться в проектирование и диагностику серверной и клиентской части, тестировать собственный код
* Имеете практический опыт работы с реляционными БД и их эксплуатацией в production (PostgreSQL или другие)
* Понимаете принципы проектирования распределённых систем
* Участвовали в командной разработке: фиксировали принятые решения, разбивали работу на этапы, совместно работали с кодом, несли ответственность за результат
* Знаете принципы безопасной разработки веб‑ и мобильных приложений
* Глубоко интегрируете ИИ‑агентов в работу

* Работали с fullstack‑разработкой
* Работали с системами контейнеризации и развёртывания приложений (Docker, Kubernetes, LXC)
* Работали с балансировщиками, настраивали их
* Хорошо владеете командной строкой *nix
* Работали с системами CI/CD
* Создавали решения, связанные с платежами или эквайрингом
* Готовы вместе с командой погружаться в неизведанные проекты или технологии

Наша команда разрабатывает агентские сценарии для AI-приложений и отвечает за всестороннюю оценку и приёмку их качества. Это новый чатовый продукт в международном направлении Яндекса. Мы используем LLM и рекомендательные технологии. Наш проект — стартап внутри корпорации, поэтому у нас совмещаются преимущества обоих подходов: есть ресурсы, инфраструктура и стабильность Яндекса и при этом мы работаем в режиме быстрых экспериментов и напрямую влияем на продуктовый результат.

Ключевое влияние на продукт

Вы будете проектировать и развивать пайплайны оценки качества всех компонент AI-чата на базе LLM-моделей и агентских систем. Ваши разработки будут напрямую влиять на пользовательский опыт и развитие продукта.

NLP для международных рынков

Вы будете участвовать в разработке мультиязычных моделей и адаптации решений под особенности разных стран. У нашей команды уже есть успешный опыт разработки решений для конкретного рынка. Теперь наша задача — научиться максимально эффективно масштабировать эти решения и запускать AI-чат в новой стране за две недели.

Совместная работа с продуктовой и технической командами

Вам предстоит активно взаимодействовать с продакт-менеджерами и другими командами, участвуя не только в инженерных, но и в продуктовых решениях. Вы сможете влиять на то, что и как мы строим, предлагать свои идеи и видеть их результат в продукте.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Применяли методы анализа данных и ML
* Владеете Python и SQL
* Хотите заниматься ML, NLP и аналитикой
* Умеете делать выводы на основе данных

* Работали в кросс-функциональных командах
* Пробовали себя в менеджерской роли
* Разрабатывали поиск

Поиск — первый и ключевой сервис Яндекса. За много лет из простой поисковой программы он развился в высоконагруженную и нетривиальную систему. Поиск большой: им пользуются сотни миллионов пользователей, сотни тысяч ядер обрабатывают миллиарды запросов в сутки, а некоторые микросервисы держат десятки миллионов RPS, обрабатывая петабайты горячих данных. Такой масштаб и критичность накладывает серьёзные требования на надёжность.

Наша команда работает над всей инфраструктурой основного веб-поиска и поиска по картинкам. Мы ищем SRE, способных внедрять современные SRE-подходы и процессы. Роль SRE — одна из ключевых в продукте.

Автоматизация непрерывной поставки

Вы будете разрабатывать и улучшать механизмы автоматической приёмки и выкатки релизов, минимизируя участие сервисных команд. Это позволит одновременно как повысить надёжность, так и соптимизировать time to market различных внедрений.

Разработка инструментов наблюдаемости

У Поиска из-за большого масштаба много специфичных инструментов для обеспечения наблюдаемости на всех стадиях. Это распределённый трейсинг, инструментарий для анализа инцидентов и так далее. Вам предстоит как использовать эти инструменты, так и развивать их.

Улучшение процессов координации инцидентов

С появлением LLM можно автоматизировать и упростить значительную часть координации инцидентов. Вы будете улучшать процессы починки аварий, упрощать дебаг сложных инцидентов и ускорять починку.

Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers

* Работали с системами мониторинга и управления конфигурациями
* Уверенно владеете Linux, имеете крепкую ментальную модель разных подсистем
* Понимаете принципы работы TCP/IP и умеете диагностировать сетевые проблемы
* Разбираетесь в построении распределённых и отказоустойчивых веб-сервисов
* Знакомы с подходами Infrastructure as Code
* На хорошем уровне владеете Python или Go

* Разрабатывали на системном языке программирования (в идеале C++)
* Читали SRE book, понимаете принципы SRE
* Понимаете принципы работы очередей и распределённых систем
* Умеете анализировать coredumps
* Уверенно владеете современными подходами к AI в разработке и поддержке

Команда планирования и управления сервисными ресурсами обеспечивает бесперебойную работу и развитие всех сервисов компании. Главная задача — гарантировать, что у каждого продукта всегда будет достаточно вычислительных мощностей, памяти, дискового пространства и ресурсов баз данных. Для этого мы выстраиваем процессы долгосрочного планирования, управляем квотами и разрабатываем инструменты, которые помогают командам точно оценивать свои потребности и эффективно использовать предоставленные ресурсы.

Мы выступаем связующим звеном между командами разработки, эксплуатации и провайдерами ресурсов. Наша деятельность сводит воедино потребности сервисов и возможности инфраструктуры: от сбора статистики до формирования заказов на закупку нового оборудования. Мы постоянно работаем над оптимизацией, внедряем новые процессы и участвуем в крупных интеграционных проектах, помогая Яндексу масштабироваться.

Подписывайтесь на [телеграм-канал Yandex Infrastructure](https://t.me/+PZIYnlkjFeNmMjE6), чтобы узнать больше о том, как мы делаем внутреннюю инфраструктуру Яндекса.

Развитие системы репортинга и аналитики

Предстоит помогать в построении дашбордов для визуализации ключевых метрик потребления ресурсов. В задачи входит сбор и структурирование требований к отчётности, а также подготовка технических заданий для разработчиков для создания или доработки необходимых инструментов.

Участие в процессах заказа и распределения ресурсов

Необходимо будет участвовать в улучшении процессов закупки и перераспределения ресурсов между сервисами. Это включает в себя взаимодействие с командами-потребителями и провайдерами, анализ их заявок и помощь в синхронизации потребностей с возможностями инфраструктуры.

Внедрение процессов оптимизации

Предстоит участвовать в разработке и внедрении процессов, направленных на повышение эффективности использования ресурсов. Это работа с командами сервисов по анализу их текущего потребления и помощь во внедрении инструментов для самостоятельной оценки и улучшения эффективности.

* Имеете базовое техническое понимание: знаете, как работают серверы, понимаете принципы работы процессора, памяти, дисковых систем и вычислительных мощностей
* Владеете инструментами для работы с данными: уверенно работаете с Excel (включая сводные таблицы) или имеете навыки работы с SQL для построения дашбордов и анализа данных
* Умеете выстраивать коммуникации: способны доносить мысли до разработчиков и чётко ставить технические задачи (ТЗ), а также выстраивать эффективное взаимодействие между разными командами
* Обладаете аналитическими способностями: готовы работать со статистикой потребления ресурсов, выявлять закономерности и предлагать решения на основе данных

* Имеете базовые навыки работы с Python для целей аналитики

* Официальное трудоустройство на 3 месяца с занятостью 40 часов в неделю
* Гибридный формат работы в московском офисе (3−4 дня в офисе, 1−2 дня на удалёнке). График обсуждается с руководителем, рекомендуется быть доступным для встреч и созвонов в первой половине дня. Полностью удалённый формат не предусмотрен
* Ежедневная компенсация питания на территории офиса
* Работа в технологической компании, где можно участвовать в создании полезных сервисов
* Профессиональная команда и программа менторства, которая поможет быстро погрузиться в процессы и многому научиться
* Культура открытости и взаимопомощи
* Возможность быстро увидеть результаты своего вклада в развитие внутренней облачной инфраструктуры

Сейчас мы строим микросервисную архитектуру и разрабатываем контентную платформу с нуля: проектируем API и контракты, работаем с высокими нагрузками, latency и консистентностью данных. Это сложный бэкенд в большом продуктовом домене, где инженерные решения напрямую влияют на Маркет.

Наш стек:
* Java 17/21, Kotlin, PostgreSQL, YTsaurus, Redis
* Внутренние решения Яндекса: брокер сообщений, системы мониторинга, деплоя, CI/CD, трассировки, логирования (ELK), алерты, репозитории
* Микросервисы поднимаем одной кнопкой
* Внешние зависимости и клиенты подключаются к приложению одной строкой в конфиге

Разработка

Проектировать архитектуру сервисов в доменах категорий и карточек товаров. Разрабатывать сервисы категорий, параметров и карточек, API для витрины и внутренних потребителей. Создавать и развивать микросервисы. Оптимизировать latency, запросы к хранилищам и обработку изменений данных. Разбираться в деградациях, настраивать мониторинги и алерты.

Взаимодействие

Согласовывать API, контракты и интеграционные решения со смежными командами. Участвовать в выборе технических решений и декомпозиции задач.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Занимались коммерческой разработкой на Java/Kotlin от трёх лет
* Умеете уточнять требования и декомпозировать задачи
* Умеете проектировать клиент-серверное взаимодействие
* Знаете классические алгоритмы и структуры данных

Подразделение Автономного транспорта Яндекса открывает новое направление и собирает команду, которая отвечает за алгоритмическое ядро автономного движения.
Здесь решают классические задачи: планирование траекторий, поиск на графах, геометрия, оптимизация — и превращают их в код, который работает на борту в жёстких ограничениях по времени и памяти.

Разработка алгоритмов

Вам предстоит разрабатывать алгоритмы планирования, построения и сглаживания траекторий, заниматься локализацией, работать с геометрией и вычислительной оптимизацией в реальном времени.

Оптимизация кода под системные требования

Вы будете анализировать производительность системы, чтобы выявить участки с низкой эффективностью. Ваши задачи — минимизировать задержки передачи данных, оптимизировать время выполнения алгоритмов и потребления памяти, а также реорганизовать «узкие места» за счёт предвычислений и совершенствования структур данных.

Написание надёжного, устойчивого продакшен-кода

Вам предстоит разрабатывать модули с предсказуемым поведением (детерминированные), которые поддаются полноценному тестированию, и обеспечивать их безотказную синхронную работу при высоких нагрузках с учётом требований безопасности системы.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Уверенно владеете C++
* Отлично знаете структуры данных и классические алгоритмы
* Умеете профилировать и оптимизировать код по времени и памяти
* Имеете крепкую математическую базу: линейная алгебра, геометрия

* Работали с высоконагруженными системами со строгими ограничениями по latency
* Знакомы с задачами планирования движения, робототехникой или автономным транспортом
* Знаете Python или Go

Уровень: intern

Навыки: TypeScript

Какие задачи вас ждут

Мы ждём, что вы

Будет плюсом, если вы

YDB — это распределённая отказоустойчивая реляционная база данных с открытым исходным кодом, которая сочетает высокую доступность, масштабируемость и производительность. Вместе с сопутствующим стеком serverless-технологий YDB позволяет организовать систему хранения и обработки данных для самых сложных и требовательных приложений.

Также YDB — это платформа для создания инфраструктурных компонентов. Мы предлагаем пользователям не только надёжные транзакции поверх таблиц, но и готовые решения на основе самого движка: персистентные очереди, федеративные запросы, сетевые диски для виртуальных машин (Yandex Network Block Store) и другое.

YDB используется в Маркете, Такси, Банке, Алисе и других сервисах Яндекса. Мы уже умеем обрабатывать миллионы запросов в секунду и надёжно хранить петабайты данных. На базе YDB построены решения для доставки платёжных данных в биллинг Яндекса и хранения логов в Yandex Cloud.

Наша команда разрабатывает облачный сервис Yandex Query и движок федеративных запросов в YDB. Yandex Query предназначен для анализа данных в Object Storage и потоковых данных из шины Yandex Data Streams с помощью SQL-запросов. Ближайшие аналоги нашего сервиса: AWS Athena, Microsoft Azure, Apache Flink, Google Cloud Dataflow.

Отличительные характеристики Yandex Query:
* федеративность — возможность работы с разными типами источников в одном запросе;
* гибридность — совмещённый синтаксис для стриминговых и батч-запросов;
* serverless — возможность работы с данными без предварительного заказа и выделения вычислительных мощностей;
* масштабируемость — один запрос может выполняться на нескольких узлах кластера;
* отказоустойчивость — отказ отдельных узлов и даже дата-центров не повлияет на работу пользователей.

* Разрабатывать core-engine-процессинг
* Продумывать безопасность работы пользовательского кода в облачном контуре
* Отвечать за интеграцию с разнородными хранилищами данных
* Решать сложные задачи в области распределённых систем и обработки данных в реальном времени

* Пишете на С++ более трех лет
* Знаете базовые алгоритмы и структуры данных
* Понимаете парадигму многопоточности, знакомы с основными подходами, проблемами и ограничениями в этой области

* Работали с системами виртуализации и контейнеризации (k8s), с высоконагруженными распределёнными системами или другими облачными или serverless-платформами

Яндекс Go для бизнеса — это B2B‑платформа, объединяющая сервисы Яндекса (Такси, Доставка, Яндекс Еда, Лавка, Драйв, Маркет, Заправки, Самокаты и др.) для решения повседневных задач организаций. Нашими услугами пользуются более 700 тыс. компаний и миллионы их сотрудников в разных частях земного шара. Мы продолжаем расти: подключаем новые сервисы, изобретаем и внедряем услуги, масштабируемся.

Вы будете работать в команде, интегрированной в широкую инженерную экосистему Яндекс Такси. Мы отвечаем за B2B‑направление Яндекс Go и тесно взаимодействуем с командами других сервисов (Доставка, Яндекс Еда, Драйв, Заправки и т. д.). Это даёт возможность решать задачи из различных направлений и узнавать о лучших практиках всей компании.

Почему стоит присоединиться к нам:
* Реальное влияние на продукт. Участвуйте в формировании бэклога и продуктовой проработке фич. Разработчики регулярно предлагают и внедряют собственные идеи
* Масштаб задач. Ежемесячно нашими решениями пользуются миллионы сотрудников из сотен тысяч компаний. Суммарный RPS системы — порядка десятка тысяч
* Технические вызовы. Работа с высоконагруженными системами (несколько десятков микросервисов), где критически важны отказоустойчивость и масштабируемость
* Современные технологии. Используем актуальные стеки и фреймворки
* Карьерный рост. Вы сможете развиваться через проекты и стать техлидом своего направления
* Профессиональная среда. У нас слаженная команда, мы постоянно обмениваемся опытом и знаниями

Наши технологии:
* Языки программирования: Python 3 (существующая кодовая база), Go (все новые микросервисы), изредка C++20 с фреймворком userver (создан специально для продуктовой разработки)
* Архитектура: микросервисная, с налаженными CI/CD (обслуживается отдельными командами)
* Инфраструктура: собственная система оркестрации — разработчики фокусируются на бизнес‑логике
* Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, YDB
* Observability: инструменты мониторинга и логирования «из коробки»

Узнайте больше про разработку городских сервисов Яндекса на dev.go.yandex.

Разработка серверной логики и API

Вы станете проектировать и реализовывать бизнес‑логику микросервисов, а также создавать новые микросервисы. Дорабатывать и поддерживать API взаимодействия бэкенда с фронтендом и другими сервисами. Настраивать взаимодействие со сторонними API.

Оптимизация производительности

Вы будете анализировать и оптимизировать производительность микросервисов и баз данных (рост объёма данных — порядка нескольких сотен ГБ в месяц), заниматься рефакторингом кода и структур данных.

Участие в новых проектах

Вам предстоит разрабатывать функциональность для новых сервисов (например, для автоматизации работы коммунальных служб), обеспечивать целостность и защиту данных.

Работа с командой

Выполняя свои задачи, важно тесно взаимодействовать с фронтенд‑разработчиками, дизайнерами, менеджерами проектов и специалистами поддержки.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Умеете писать качественный код и понимаете принципы чистого кода
* Знаете принципы работы микросервисной архитектуры
* Работали с реляционными (PostgreSQL) и нереляционными (MongoDB) базами данных
* Знаете классические алгоритмы и структуры данных
* Способны находить баланс между техническими и продуктовыми задачами

* Разрабатывали на Go или Python
* Проектировали высоконагруженные системы
* Понимаете концепции идемпотентности, фолбэков, observability
* Работали с системами оркестрации

Опыт: От 5 лет

Наша команда развивает финансовый маркетплейс, который упрощает поиск, сравнение и оформление финансовых продуктов любых банков для физических лиц.

Какие задачи вас ждут

Продуктовая стратегия платформы
Вы будете формировать видение ОФП как финансового маркетплейса под ключ: определять, какие продукты продавать — вклады, кредиты, карты, страхование — и какие участники потребуются — банки, НФО, партнёры. Также нужно выделить целевые сегменты пользователей, описать сценарии использования и расставить приоритеты развития. Предстоит выстроить продуктовую экономику: понять, кто и за что платит (банк, партнёр или клиент) — за лидов, выдачи, обслуживание, и разобраться в расчёте юнит-экономики. Ещё одна задача — управлять портфелем инициатив: решать, что реализовать сейчас и позже, какие гипотезы проверить и где масштабировать бизнес.

Управление пользовательским опытом
Вы будете проектировать полный путь клиента — от витрины до выдачи или открытия продукта и сопровождения. Нужно определить требования к интерфейсам: условия должны быть понятными, комиссии прозрачными, а раскрытие информации — соответствовать закону. Ваша задача — оптимизировать конверсии воронки, снизить стоимость привлечения и стимулировать повторные покупки. Предстоит контролировать качество: следить за скоростью и стабильностью работы, объяснять пользователю ошибки и помогать в спорных ситуациях.

Подключение поставщиков и запуск продуктов
Вы будете подключать банки и других партнёров, запускать новые продукты. Вам предстоит разобраться с юридическими рамками, требованиями к данным, интеграциями и SLA, определить стандарты интеграций (API и форматы) и требования к продуктовым фидам: ставки, лимиты, условия, отказные причины. Также нужно будет настроить каталог продуктов: фильтры, сортировки, персонализацию, региональность — и запустить новые продукты под ключ — от договорённостей до первой сделки и стабильной работы.

Больше о создании продуктов в Яндексе — в канале Yandex for Products

Мы ждём, что вы

• Работали продуктовым менеджером не менее пяти лет, из них не менее двух лет — в роли руководителя направления
• Работали в финтехе, банке, с платёжными или регуляторными продуктами: разбирались в KYC/AML (идентификация, финмониторинг), комплаенсе, с персональными данными и согласиями
• Эффективно решали задачи с воронкой и метриками: ставили KPI, занимались сквозной аналитикой, искали точки потерь, формулировали гипотезы, проводили A/B- или квази эксперименты, принимали data-informed-решения
• Занимались интеграционными и платформенными продуктами: API, статусами и ошибками, SLA, версионированием, мониторингом, а также проводили совместную отладку с внешними контрагентами — банками, НФО, провайдерами
• Запускали продукты end-to-end — от витрины и UX до юридических раскрытий, подписания и документооборота, операционного сопровождения сделок
• Хорошо взаимодействуете со стейкхолдерами: договариваетесь с банками, партнёрами, юристами, комплаенсом, командами безопасности, разработки, поддержки, фиксируете договорённости в процессах и документах
• Грамотно руководите: ставите задачи, приоритизируете, нанимаете и развиваете команду, выстраиваете работу — планируете, проводите демо, разбираете метрики и инциденты
• Умеете структурировать: составлять понятные PRD и требования, схемы процессов, делать презентации для руководства и партнёров
• Обладаете отличными коммуникативными навыками

Будет плюсом, если вы

• Работали с финансовыми маркетплейсами и агрегаторами, платформенной моделью: много поставщиков — один клиентский интерфейс
• Внедряли фрауд- и риск-проверки без сильной просадки конверсии: risk-based-подход
• Работали с ЭП и электронным документооборотом, хранением доказательств согласий, аудит трейлом
• Понимаете экономику продукта и P&L: комиссии, CPA/CPL, revenue share, юнит-экономику, контроль качества трафика
• Имеете техническую базу: бывший разработчик, аналитик, системный специалист — так вам будет проще управлять API и инцидентами

Мы развиваем международное направление Яндекс Еды и новый для сервиса сценарий — походы в рестораны офлайн. Пользователи могут выбрать заведение, изучить карточку ресторана, вдохновиться подборками и обзорами, забронировать столик и спланировать визит. Для ресторанов это новый канал привлечения гостей и инструмент управления бронированиями.

Продукт объединяет несколько частей: контент обо всех ресторанах и кафе, медиа с редакционными подборками, статьями и обзорами, а также софт для хостес, который помогает ресторанам управлять бронями и загрузкой зала.

Ищем бизнес-лида, который будет отвечать за международное направление офлайн-бронирований целиком: от P&L, стратегии и запуска продукта в новых странах до выстраивания операционной модели, партнёрской сети и регулярного роста ключевых метрик.

Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на dev.go.yandex.

Стратегия и P&L международного направления

Вы станете владельцем бизнес-результата международного направления офлайн-бронирований. Предстоит формировать стратегию развития по странам, определять приоритеты, считать экономику, управлять P&L и находить баланс между ростом, качеством продукта и операционной эффективностью. Нужно понимать, какие рынки запускать первыми, где быстрее масштабироваться, какие сегменты ресторанов подключать, как развивать монетизацию и какие инвестиции двигают бизнес вперёд.

Масштабирование продукта на международные рынки

Вы будете запускать направление на международных рынках: разрабатывать go-to-market-стратегию, адаптировать продукт под локальный контекст, выстраивать процессы подключения ресторанов, создавать операционные команды и обеспечивать устойчивый рост после старта. Это задача для тех, кто способен не просто разработать стратегию, но и воплотить её в работающую систему в стране — с партнёрами, процессами, метриками, ответственными и чёткой моделью управления.

Построение операционной модели

Вам предстоит отвечать за операции направления на международных рынках: подключение ресторанов, качество карточек, контентные стандарты, процессы подтверждения и обработки броней, работу с софтом для хостес, поддержку партнёров и контроль качества пользовательского опыта. Вы будете строить масштабируемые процессы: внедрять единые стандарты с локальной адаптацией, устанавливать прозрачные SLA, определять понятные метрики качества и регулярно контролировать исполнение. Нужно не поддерживать хаос героическими усилиями, а превращать его в систему — так будет гораздо эффективнее.

Управление метриками

Вы будете отвечать за ключевые бизнес- и продуктовые метрики направления: количество подключённых ресторанов, конверсию и количество броней, активную аудиторию сценария, долю подтверждённых броней, no-show, повторные бронирования, качество контента, удовлетворённость пользователей и партнёров, выручку и маржинальность. Нужно будет регулярно искать точки роста в продукте, маркетинге, партнёрской базе, контенте, операциях, ценообразовании и локальных механиках.

* Управляли бизнес-направлением, продуктовой вертикалью или рынком страны с ответственностью за P&L, выручку, рост и эффективность
* Управляли кросс-функциональными командами: продукта, операций, продаж, маркетинга, контента, аналитики, а также локальными командами
* Умеете строить стратегию и превращать её в конкретный план: цели, метрики, инициативы, ответственные, сроки и результат
* Способны работать с партнёрами: вести переговоры, строить долгосрочные отношения, находить взаимную ценность и договариваться на уровне первых лиц
* Спокойно работаете в условиях неопределённости, принимаете решения при неполных данных и не теряете фокус, когда задач больше, чем часов в сутках
* Свободно владеете английским и готовы регулярно общаться с международными командами и партнёрами

* Запускали продукты на новых рынках или направления с нуля и доводили их до устойчивой операционной модели
* Запускали B2B2C-продукты, где одновременно важны пользовательский опыт и ценность для партнёров
* Понимаете, как контент, медиа и рекомендации влияют на выбор пользователя и коммерческие метрики

Ищем продуктового аналитика в команду платежей Такси. Вы будете развивать оплату поездок на российском и международном рынках: помогать пользователям переходить на безналичные способы оплаты, улучшать пользовательский опыт оплат, повышать выплачиваемость долгов и развивать новые способы оплаты.

Сократить количество долгов и повысить их возвращаемость

Часть поездок заканчивается долгом, который пользователи не всегда возвращают. Вам предстоит разобраться, почему возникают такие ситуации, выделить ключевые сегменты пользователей и найти подходящий момент и способ для погашения долга.
Вы также будете исследовать причины появления долгов, вместе с продуктом и разработкой вы поможете снизить долю возникающих долгов, сохранив конверсию в заказ и удобство оплаты.

Привлекать пользователей в новые способы оплаты на международных рынках

В ряде стран в дальнем зарубежье безналичная оплата поездок в такси пока только формируется. Здесь недостаточно перенести решения с более зрелых рынков: нужно учитывать доступность банковских карт и электронных кошельков и доверие пользователей к цифровой оплате. Вы будете находить точки роста, оценивать потенциал локальных платёжных методов и вместе с продуктовыми командами запускать новые сценарии.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Получили высшее техническое образование
* Умеете проводить A/B-тесты
* Знаете SQL и Python
* Хорошо знаете математику и владеете основами статистики
* Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений
* Понимаете, что любая аналитика должна быть привязана к бизнес-результатам

Мы развиваем платформу Backend-Driven UI (BDUI) в Городских сервисах. Суть подхода в том, что структура и внешний вид интерфейса мобильных приложений формируются на сервере. Клиент получает готовое описание экранов и отрисовывает их нативно — без необходимости выпускать новую версию приложения.

Наша команда работает с серверными инструментами BDUI: занимается протоколами и контрактами описания UI, внутренними сервисами, SDK, а также инструментами отладки, валидации и генерации. Благодаря нашей работе продуктовые команды быстрее и безопаснее запускают новые функции и экраны — без ожидания релизов в сторах.

Мы ищем инженера, которому нравится работать с бэкендом и интересно, как серверные решения влияют на клиентскую часть.

Разработка BDUI‑платформы

Вы будете разрабатывать и развивать серверные инструменты на Java/Kotlin и Spring Boot, создавать и оптимизировать микросервисы, которые формируют BDUI‑структуры для мобильных клиентов, а также обеспечивать производительность, надёжность и наблюдаемость сервисов.

Проектирование UI‑контрактов

Вы будете проектировать API и контракты, которые описывают UI, следить за их версионированием и поддерживать обратную совместимость. Также вам предстоит участвовать в развитии нативного SDK и клиентской библиотеки, которая интерпретирует серверные описания UI, и разрабатывать валидаторы, генераторы, отладочные панели и эмуляторы клиента.

Взаимодействие с командами

Вы будете собирать требования у продуктовых команд и мобильных разработчиков, консультировать о контрактах, помогать с внедрением, а также улучшать CI/CD, мониторинг и внутренние процессы разработки.

* Работали в коммерческой разработке на Java/Kotlin не менее четырёх лет
* Знаете Java Core на уверенном уровне: многопоточность, коллекции, JVM, generics, streams
* Имеете практический опыт разработки на Kotlin
* Обладаете глубоким знанием Spring / Spring Boot, работали над разработкой RESTful API
* Понимаете микросервисную архитектуру, паттерны BFF и клиент‑серверное взаимодействие
* Проектировали контракты: OpenAPI, Protobuf, JSON Schema
* Уверенно работаете с Gradle (или Maven), Docker, Kubernetes
* Понимаете принципы BDUI, DivKit или аналогичных решений
* Обладаете T‑shaped‑мышлением: готовы погружаться в клиентскую часть и смежные технологии
* Проявляете инициативность, обладаете чувством ответственности и умеете доводить задачи до результата

* Работали с Kotlin Multiplatform и/или Jetpack Compose
* Разрабатывали SDK, внутренние платформы или библиотеки для других команд
* Понимаете ограничения мобильных платформ: память, сеть, версионность, деградация
* Имеете опыт работы в платформенных командах, где продукт — это инфраструктура для разработчиков
* Знакомы с OpenTelemetry, Grafana, Prometheus, Micrometer
* Знаете C++ и/или Python — для разработки вспомогательных инструментов, скриптов, интеграций и прототипов

Яндекс Путешествия — это сервис, который поможет спланировать поездку за несколько минут: подобрать билеты, отель или апартаменты, почитать отзывы и оплатить всё картой.
За три года мы построили продукт, который лидирует в тревел-сегменте, опережая конкурентов с 20-летней историей. Мы сделали это благодаря консолидированным ресурсам всей команды.

Управлять выручкой от отелей и квартир

Вы будете отвечать за ключевые метрики монетизации: анализировать текущую доходность, искать точки роста и запускать инициативы, которые увеличат выручку партнёров и комиссионный доход сервиса.

Разрабатывать и запускать программы монетизации

Мы уже используем несколько механик, которые позволяют партнёрам гибко настраивать видимость своих предложений. Ваша задача — масштабировать эти подходы и искать новые: от настройки комиссионных ставок до создания пакетных предложений и премиальных размещений.

Исследовать новые форматы взаимодействия с партнёрами

Мы хотим двигаться в сторону более конкурентных и гибких моделей сотрудничества. Вам предстоит изучать, как устроены отношения между платформой и поставщиками в тревел-сегменте, и адаптировать лучшие практики под нашу экосистему. Одно из перспективных направлений — механики, при которых партнёр фиксирует условия сотрудничества на определённый период.

Работать с аналитикой и экономикой продукта

Каждое решение должно опираться на данные. Вы будете глубоко погружаться в юнит-экономику, строить модели и оценивать влияние изменений на бизнес. Аналитическая составляющая — одна из ключевых в этой роли.

Координировать кросс-функциональную команду

Вам предстоит стать связующим звеном между командами разработки и аналитики: вы будете ставить задачи, приоритизировать бэклог и доводить продукты до запуска.

Больше о создании продуктов в Яндексе — в канале Yandex for Products

* Работали менеджером продукта монетизации более трёх лет
* Умеете работать с выручкой и монетизацией: формулировать гипотезы, считать экономику, запускать и масштабировать коммерческие механики
* Хорошо владеете аналитикой: уверенно работаете с данными, строите дашборды, проводите A/B-тесты и делаете выводы
* Понимаете, как устроены отношения платформы и партнёров (маркетплейсов, рекламных и тревел-агентств): сможете выстроить модель win-win
* Умеете приоритизировать задачи и вести несколько проектов одновременно, не теряя фокус на бизнес-результате
* Готовы работать в тесной связке с командами разработки и аналитики

* Ориентируетесь в тревел-вертикали (отели, авиабилеты, аренда жилья)
* Умеете работать с SQL и Python для самостоятельного анализа данных

Ритм — сервис рекомендаций коммерческого и не только контента, интегрированный в разные поверхности, в том числе главную страницу Яндекса. Одна из целей сервиса — находить и показывать каждому пользователю самый релевантный контент среди доступных предложений. Котики, товары, нишевые развлечения — всё в наличии.

Мы разрабатываем сердце этого продукта: ленту рекомендаций. У нас миллионы DAU, серьёзная нагрузка по RPS и массивы данных, которые мы учитываем для персонализации. Но хотим ещё больше, выше, точнее и релевантнее, поэтому нам нужны именно вы.

Что у нас есть:

* Возможность улучшать сервис и видеть результаты своей работы
* Команда с крепким техническим бэкграундом
* Возможность реализовывать свои идеи
* Продвинутая инфраструктура для быстрого развёртывания и улучшения рекомендаций
* Быстрый запуск экспериментов и тестирование гипотез

Присоединяйтесь к команде, чья работа ежедневно влияет на выбор миллионов людей!

Полный цикл ML-разработки от идеи до внедрения

Наша продуктовая и ML-разработка идут непрерывно: мы постоянно генерируем гипотезы, проверяем их на данных и внедряем лучшие решения в сервис. Вам предстоит участвовать во всех этапах: от исследований и прототипирования новых моделей до их оптимизации, production-реализации, A/B-тестирования и мониторинга. Ключевая задача — не только создать модель, но и обеспечить её стабильную, масштабируемую и эффективную работу.

Эксперименты с анализом данных, паттернами поведения пользователей и схемами рекомендаций

Качество сервиса напрямую зависит от глубины понимания пользователей и данных. Вам предстоит анализировать большие данные, выявлять скрытые паттерны поведения и на их основе исследовать новые подходы к рекомендациям: от изменения способов формирования кандидатов до пересмотра логик ранжирования.

Обучение и внедрение различных типов моделей

Классические модели позволяют двигаться понятно и итеративно. Генеративные открывают новые возможности для персонализации. Вам предстоит исследовать, обучать все виды моделей и интегрировать их в рабочий пайплайн рекомендательного сервиса.

Создание и поддержка различных сценариев

От персональных рекомендаций до поиска похожих, от поиска до «продолжить просмотр» и не только. Новые идеи приходят постоянно, и вам предстоит участвовать в обсуждениях, предлагать архитектуры, проводить эксперименты и внедрять успешные результаты.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Глубоко понимаете принципы ML и RecSys и готовы применять знания в решении реальных задач
* Знаете C++ или хотите его изучить
* Хорошо владеете Python
* Искренне интересуетесь внедрением изменений, существенно влияющих на пользовательские сервисы
* Проактивны, готовы самостоятельно проявлять инициативу и поддерживать высокий темп разработки

* Занимались дополнительно CV или NLP
* Эксперт по C++
* Работали с трансформерными моделями
* Работали с PyTorch или другими фреймворками глубокого обучения