Работа в Яндексе: вакансии IT и digital

Наша команда развивает продвинутые способности Alice AI LLM, обучая наши модели решать самые нетривиальные задачи.

Мы фокусируемся на сценариях, где требуются сложные рассуждения, написание качественного кода и уверенное использование инструментов, таких как code sandbox и поиск. Наша ключевая цель — сделать Алису экспертным ассистентом, способным справляться с самыми сложными запросами пользователей.

Развитие рассуждающей модели

Ваша главная задача — учить одну из самых сильных рассуждающих моделей. Возможные задачи: сбор и поддержка пайплайнов генерации сред для RL для новых способностей Алисы; стабилизация RL-обучения нашей рассуждающей модели на масштабе траекторий, состоящих из сотен вызовов тулов; разбор ситуаций, где, как и почему модель ошибается на тяжёлых фактовых запросах, и перевод этого в успешный сигнал для обучения.

Обучение моделей и анализ экспериментов

Вам предстоит работать в RnD-цикле экспериментов над элайнментом рассуждающих моделей — от формирования гипотез до анализа результатов и выбора дальнейших шагов. Вам также нужно будет взаимодействовать с аналитиками для построения стабильных замеров и искать точки роста инфраструктуры — с общей целью обучения лучшей возможной модели.

Поиск новых направлений

Исследования LLM — очень бурно развивающаяся область с постоянно появляющимися моделями, статьями и даже направлениями. В нашей работе важно уметь выделять хорошо масштабирующиеся подходы, которые помогут достичь наших целей. Вы будете экспериментировать с самыми перспективными и свежими идеями.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Уверенно программируете на Python и внедряли в продакшен исследовательские пайплайны
* Хорошо разбираетесь в LLM и имеете опыт работы в NLP/DL
* Умеете формулировать гипотезы и выстраивать эксперименты для их проверки
* Готовы работать с неопределённостью и выбирать самое важное направление

* Занимались файн-тюнингом или RL больших языковых моделей
* Работали в среде, требующей глубокого ресёрча (например, в AI или quantitative research)
* Собирали сложные бенчмарки для языковых моделей
* Публиковали статьи на тему языковых моделей и/или RL

Цифровая наружная реклама (DOOH, digital out of home) — рекламный продукт на стыке цифровой рекламы и реального офлайн-мира. Мы используем рекламные технологии, чтобы создать новое для Яндекса рекламное направление.

Аналитика в нашем продукте играет ключевую роль: именно аналитики оценивают видимость рекламы, ищут неоптимально работающие экраны, находят аномалии, исследуют эффективность наружной рекламы для рекламодателей и делают многое другое.

Вам предстоит непосредственно участвовать в продуктовом развитии цифровой наружной рекламы: заниматься аналитикой эффективности различных типов рекламных поверхностей и разрабатывать для них методологию расчёта основных метрик, анализировать качество самой рекламы.

Разработка системы метрик и методологии наружной рекламы

В DOOH мы предлагаем рекламодателям платить не за показы, а за количество потенциальных контактов с рекламой (так называемое OTS — opportunity to see). И мы очень хотим валидировать нашу методологию расчёта OTS, улучшить её и сделать прозрачной для всего рынка цифровой наружной рекламы.

Анализ эффективности наружной рекламы для рекламодателей

Нам очень важно построить прозрачный и корректный процесс оценки эффективности рекламы для рекламодателя: мы хотим, чтобы наши клиенты понимали, что дала им реклама и какой бизнес-эффект они от неё получили.

Аналитика сети рекламного инвентаря

Мы растим количество рекламных экранов, увеличивая плотность рекламного инвентаря. Очень важно понимать, где не хватает экранов и какую добавочную ценность дадут нам новые. Мы хотим научиться управлять развитием сети рекламного инвентаря через аналитику.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Окончили вуз по математической, естественно-научной или экономической специальности, знаете математику и основы статистики
* Владеете одним из диалектов SQL, работали с базами данных
* Программируете на Python или R, знаете инструменты для работы с данными
* Можете чётко и понятно описать проведённое исследование, наглядно визуализировать данные, сделать ёмкие выводы и предложить предпринять действия на их основе
* Умеете общаться с коллегами и работать в команде
* Готовы осваивать новые технологии и предметные области

* Разбираетесь в рекламных технологиях и имеете представление о том, как устроен рынок наружной рекламы
* Работали с BI-системами (DataLens, Tableau, MicroStrategy, Power BI, Qlik)
* Знакомы с VCS (Git, SVN и т. д.)
* Работали с Airflow, Luigi или их аналогами для построения пайплайнов вычислений

Яндекс Пэй — единый платёжный сервис, позволяющий пользователям платить онлайн в удобном формате, а бизнесам — повышать конверсию в совершение заказа и растить собственный чек. При этом важно, чтобы инструмент был массовым и удобным в использовании и подключить его мог как крупный бизнес, так и маленький ИП в регионе.

Наша цель — стать лучшим в РФ массовым финтех-сервисом для бизнеса. И качественная аналитика на старте — это ключ к достижению успеха. Мы ищем сильных аналитиков, готовых к работе над построением нового продукта.

Построение KPI-приборов

Строится новый продукт, и необходимо продуктово и математически определить аспекты, которые мы хотим растить (активные партнёры, оценка их конверсий, GMV и т. д.).

Построение воронок взаимодействия партнёров с текущим сервисом

От этапа первичного контакта партнёра с точкой входа до совершения конверсии через Пэй.

Поиск ключевых точек для роста конверсий

Будьте готовы к тому, что мы хотим вырасти в разы.

Аналитическая работа

Аналитика различных инструментов и каналов взаимодействия с финтех-инструментами — от рассрочек до выдачи В2В-кредитов.

Оценка окупаемости затрат на привлечение

Построение LTV партнёров и их оттока в массовом продукте.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Работали аналитиком более трёх лет
* Готовы к работе в режиме стартапа
* Знаете тервер и матстат
* Пишете на Python и SQL

Дебетовая карта Пэй — один из ключевых финтех-продуктов Яндекса. Мы развиваем её как универсальный инструмент для ежедневных платежей, получения бонусов и использования сервисов миллионов пользователей. Запускаем и масштабируем современные механики лояльности: кешбэк, реферальные программы, акционные кампании, чтобы сделать карту центром финансовой жизни.

Команда аналитики эффективности карты Пэй следит за тем, чтобы каждый рубль промоинвестиций способствовал росту продукта. Мы анализируем внутренние и внешние каналы продвижения, создаём аналитические пайплайны с нуля, оцениваем эффективность инструментов и даём рекомендации по распределению бюджетов.

У нашей команды есть глубокий доступ к данным по всему пользовательскому пути в экосистеме Яндекса. Это позволяет не ограничиваться точечными промо, а с помощью системного анализа повышать лояльность и разрабатывать долгосрочные стратегии по удержанию пользователей, кросс-селлингу и увеличению ценности продукта для них.

Мы не просто делаем карту — мы меняем то, как люди строят свою финансовую жизнь. Нам нужны те, кто любит раскладывать сложные задачи на простые инсайты, умеет увлечься цифрами и горит идеей создавать продукты, которыми хочется пользоваться самому. Присоединяйтесь — вместе сделаем карту Пэй незаменимой!

Оптимизация промоканалов

Вы будете исследовать эффективность кешбэка, реферальных и акционных механик, находить точки роста в привлечении и удержании клиентов, искать способы оптимизации бюджета.

Построение аналитических пайплайнов и BI-дашбордов

Вам предстоит создавать автоматизированные отчёты для продукта и топ-менеджмента, визуализировать ключевые метрики по росту пользователей, качеству новых инструментов и влиянию акций.

А/B-тестирование

Вы будете плотно работать с А/B-тестами: от разработки дизайна и запуска до глубокого анализа результатов, интерпретации эффектов и выработки рекомендаций для улучшения.

Исследования и моделирование

Вам нужно будет погружаться в исследование нестандартных гипотез, строить uplift-модели, прогнозировать пользовательское поведение и искать наиболее эффективные комбинации механик лояльности.

Стратегические рекомендации

На основе анализа данных и потребностей пользователей вы будете предлагать новые инструменты и промомеханики, чтобы обеспечивать масштабный и системный рост карты Пэй в экосистеме.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Анализировали данные в Python (Pandas, NumPy, визуализация)
* Применяли advanced-аналитику (прогнозирование, ML-моделирование, uplift modeling) или готовы учиться работе с ней
* Отлично владеете SQL и умеете работать с большими объёмами данных
* Можете проектировать и автоматизировать пайплайны, BI-дашборды (Tableau, Looker, PowerBI, Superset)
* Глубоко разбираетесь в A/B-тестировании (дизайн, статистика, интерпретация)
* Понимаете цикл продуктовой аналитики (от гипотезы и дизайна механики до оценки влияния и рекомендаций)
* Мыслите системно и ищете инсайты в большом массиве данных
* Умеете работать с неструктурированными задачами и принимать решения в условиях неопределённости
* Знаете, как доносить результаты до разных стейкхолдеров

* Работали в финтехе, e-commerce или с платёжными системами
* Проводили A/B-тесты на платёжных продуктах
* Знаете, из чего складывается юнит-экономика дебетовой карты или других продуктов финтеха
* Умеете работать с экосистемными продуктами (например, программами лояльности, BNPL)
* Знакомы с методами когортного анализа, LTV, retention
* Понимаете, как устроена инфраструктура Яндекса (YT, MapReduce, ClickHouse)
* Умеете автоматизировать рутину (от отчётов до валидации данных)
* Разбираетесь в логике поведения пользователей в мобильных приложениях
* Понимаете, как данные влияют на принятие продуктовых решений

Хотите, чтобы ваш код управлял реальными роботами уже завтра? Наши роботы-доставщики катаются по разным районам Москвы, в городе Мурино (Ленинградская область) и в Иннополисе.

Мы очень любим и поддерживаем короткий цикл «идея → концепт → полигон → прод», у нас правда много данных и достаточно GPU для экспериментов. Присоединяйтесь!

Наша команда отвечает за мозг движения робота-доставщика: от понимания сцены и предсказания динамики до генерации траектории. Наша стратегия — сочетать разработку трансформеров с R&D-подходами на базе LLM- или DriveGPT-стека и оптимизировать их под ограничения бортовых ресурсов робота-доставщика.

На «Хабре» можно прочитать обзорную статью об устройстве нашего робота-доставщика.

Внедрение SOTA-подходов

Вы будете регулярно изучать новейшие подходы, такие как Wayformer, PlanTF, MotionLM, DriveGPT4, Diffusion Planner, и адаптировать их для продакшн-пригодных решений.

Улучшение моделей с помощью RL

Вам предстоит разрабатывать RL-based-пайплайны (PPO, GRPO, DPO), строить reward-модели, собирать датасеты в симуляторе, минимизировать sim-to-real gap.

Интерпретируемость моделей

Нужно будет предлагать идеи по разработке инструментов интроспекции моделей — как для отладки сложных случаев, так и для получения технологий промтинга поведения.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Работали с PyTorch
* Встраивали ML-решения в реальные продукты
* Имеете большой опыт работы с DL, трансформерами, генеративными моделями

* Разрабатывали и внедряли AV ML-решения, владеете технологиями Imitation и Reinforcement Learning, SLAM, Motion Planning
* Занимались робототехникой (знакомы со словами ROS, Jetson, «сенсорсет»)
* Участвовали в соревнованиях по ML или программированию: ACM ICPC, Codeforces, Topcoder, Kaggle и т. д.
* Умеете писать промышленный код на С++

Мы обучаем и развиваем модели, прогнозирующие конверсии, клики и ставки в рекламных аукционах Яндекса.

Основной фокус — улучшение конверсионных моделей. Конверсии — это разреженный сигнал, сильно привязанный к специфике конкретного продукта. Такой сигнал может приходить с задержкой или не приходить вовсе. Некоторые типы конверсий легко накручивать, что делает их ненадёжным сигналом для обучения. Многие из этих сложностей определяют задачи, которые мы решаем.

Отдельный фокус — развитие рекламы мобильных приложений, а также международной рекламы. Это молодые и растущие ниши, отличающиеся от классической рекламы, в которых не всегда работают стандартные методы и где можно придумать нечто новое.

Полный цикл создания и прикладной ресёрч ML-модели

Вам предстоит работать с полным циклом создания ML-модели — от сбора логов и обучения до внедрения в продакшен.

Решение продуктовых задач

Вы станете решать задачи, связанные с рекламой, счастьем пользователей, рекламодателей и самого Яндекса. Понадобится проводить A/B-эксперименты, в которых замеряется польза от ваших внедрений.

Big Data

Вы будете иметь дело с большими данными — объёмом от 10 TB до 1 PB.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Хорошо владеете С++ и Python
* Понимаете основные принципы ML/DL и работали с ним
* Работали с PyTorch или TensorFlow

* Глубоко знаете NLP (Natural Language Processing) и Deep Learning
* Знаете C++ на уровне эксперта
* Знаете основные принципы и архитектуры рекомендательных систем (RecSys)

<iframe allow="autoplay; fullscreen; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture; encrypted-media" frameborder="0" height="315" scrolling="no" src="https://runtime.strm.yandex.ru/player/video/vplvehxyycysxnfqnvlq?autoplay=1&amp;mute=1" width="560"></iframe>

Наши продукты охватывают ключевые HR‑процессы: от собеседований и найма до онбординга, электронного документооборота, управления финансами и бенефитами. В нашем портфеле также — внутренняя социальная сеть и единое мобильное приложение, объединяющее все сервисы. Мы используем передовые технологии и следуем лучшим мировым практикам, обеспечивая высокий уровень безопасности решений.

Среди разрабатываемых нами ИИ‑продуктов — решения, которые позволяют:
* транскрибировать и суммаризировать встречи;
* суммаризировать чаты;
* автоматизировать саппорт;
* разрабатывать интеллектуальных ассистентов.

Аудитория наших продуктов — все сотрудники Яндекса, и это самая требовательная аудитория из возможных. Мы ищем человека, который поможет нам делать сервисы ещё лучше и надёжнее

Создавать продукты, влияющие на ежедневный опыт сотрудников компании

Мы разрабатываем сервисы для десятков тысяч внутренних пользователей. Наши продукты ускоряют процессы, снижают ручной труд, повышают прозрачность и делают повседневную жизнь сотрудников в компании более удобной и комфортной.

Продукты могут быть очень разными: от массовых продуктов повседневного использования до специализированных инструментов для найма, адаптации, кадровых процессов, командировок, согласований, поддержки сотрудников и внутренней автоматизации.

Вам предстоит проектировать архитектуру продуктов, разрабатывать backend-сервисы на Kotlin/Java или на Python, обслуживать сервисы в проде, обеспечивать их наблюдаемость и отказоустойчивость, заниматься их оптимизацией и повышать стабильность их работы.

Строить надёжные интеграции между сервисами, данными и бизнес-процессами

Мы живём внутри большого корпоративного ландшафта: внутренние справочники, оргструктура, роли и права, системы заявок и учётные системы, аналитика, внешние и внутренние API.

Вы станете проектировать устойчивое взаимодействие этих систем: синхронные и асинхронные интеграции, событийные модели, очереди, обработку ошибок, идемпотентность, аудит, безопасность и обратную совместимость.

Для нас крайне ценно умение собрать сложный процесс из множества компонентов так, чтобы он был надёжным, понятным в сопровождении и устойчивым к изменениям в соседних системах.

Встраивать AI и автоматизацию в реальные HR-процессы

Мы активно используем AI для решения повседневных задач и автоматизации процессов: работа со встречами и чатами, ассистенты для сотрудников, ускорение наймовых процессов, автоматизация поддержки и т. д.

Здесь важно не просто подключить LLM, а спроектировать безопасный контур вокруг AI: доступы, источники данных, ограничения на действия, аудит, качество ответов, интеграции с внутренними системами и понятные метрики.

Это возможность работать на стыке разработки, продуктовой логики, данных и AI и внедрять автоматизацию туда, где она действительно снижает нагрузку на людей и ускоряет внутренние процессы.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Разрабатывали новые сервисы и развивали существующие продукты
* Проектировали архитектуру систем, модели данных и API
* Работали с распределёнными системами, интеграциями и большими объёмами данных
* Сопровождали продукт на всех этапах жизненного цикла — от идеи до запуска и поддержки в продакшене
* Руководили инженерной частью команды: распределяли задачи, следили за качеством кода, помогали коллегам расти профессионально
* Занимались разработкой и оценкой ИИ‑агентов, а также повышением их качества

Яндекс Путешествия — сервис, через который миллионы пользователей каждый месяц планируют поездки: ищут и бронируют отели, авиабилеты, билеты на поезда и автобусы. Мы активно работаем с поисковым трафиком — стремимся к тому, чтобы предложения сервиса появлялись в нужный момент и были полезны пользователям.

Ищем опытного SEO‑специалиста, который станет ключевым драйвером органического роста. Ваша основная задача — вывести на новый уровень продвижение вертикали размещений: увеличить долю поискового трафика и сделать сервис ещё более заметным.

Какие задачи вас ждут

Стратегия продвижения
Вы будете разрабатывать стратегию, которая поможет сервису расти органически: анализировать поисковый спрос и искать новые способы привлечь аудиторию. Ваша работа напрямую повлияет на видимость сервиса в поиске.

Гипотезы и тесты
Вам предстоит формулировать гипотезы по улучшению и проверять их с помощью A/B‑тестов. Важно не только придумывать идеи, но и доводить их до результата, оценивая эффективность на основе данных.

Семантическое ядро и контент
Нужно будет прорабатывать семантику, анализировать покрытие поискового спроса и работать над тем, чтобы контент сервиса максимально полно отвечал запросам пользователей.

Техническая оптимизация
Вы будете оптимизировать техническую часть портала — от индексирования до скорости загрузки, чтобы поисковые системы лучше воспринимали сайт.

Взаимодействие с командами
Вам предстоит активно работать с разработчиками, аналитиками и продакт‑менеджерами: ставить задачи, следить за их выполнением и принимать участие в планировании.

Мы ждём, что вы

• Не менее трёх лет работали в SEO над крупными проектами с аудиторией от 50 000 DAU
• Глубоко погружены в AI и активно применяете его в рабочих задачах
• Обладаете продуктовой насмотренностью и навыками проектного управления
• Понимаете техническое устройство современных веб‑приложений и особенности поискового индексирования
• Разбираетесь в современных принципах ранжирования — как в классическом поиске, так и в генеративных ответах
• Умеете воспринимать конструктивную критику, аргументированно отстаивать свою позицию и защищать инициативы
• Говорите с разработчиками и аналитиками на одном языке и готовы глубоко погружаться в продукт и технические процессы

Будет плюсом, если вы

• Работали с TravelTech-проектами
• Уверенно владеете SQL и Python, имеете сильный аналитический бэкграунд: предстоит работать с данными из масштабного DWH Яндекса

В Поиске Яндекса, помимо обычных ссылок на веб-страницы (документов), есть множество тематических блоков: картинки, видео, ответ нейросети от Алисы, калькулятор, курс валют и др.

Мы делаем офлайн-метрику, основанную на LLM-разметке релевантности тематических блоков запросам по инструкции. Вам предстоит развивать её и делать ранжирование блоков в Яндексе ещё лучше, а количество удовлетворённых пользователей — ещё больше!

Улучшение офлайн-метрики ранжирования тематических блоков

Вы будете исследовать, формулировать и оцифровывать проблемы в метрике и итоговом ранжировании, придумывать и реализовывать способы исправления проблем. Результат напрямую влияет на продакшен, ведь офлайн-метрика — это таргет для модели ранжирования в Поиске.

Сбор бенчмарка ранжирования

Офлайн-метрика замеряет качество поиска, но нужно замерять качество и самой метрики! Именно для этого нужен бенчмарк — набор эталонных оценок ранжирования. Его сбор — во многом продуктовая задача, ведь бенчмарк задаёт эталонное ранжирование.

Построение и поддержка аналитических моделей в оценке качества Поиска

Команда офлайн-KPI-метрики отвечает не только за саму форму офлайн-метрики, но и за множество процессов офлайн-оценки качества поиска: приёмки новых ML-моделей ранжирования, сбор «корзин» (множества запросов для оценки качества поиска), сбор дашбордов мониторинга качества и получение по ним инсайтов о проблемных зонах и методах их устранения. Потребуется решать множество важных продуктовых и аналитических вопросов и вести сложные проекты.

Работа с офлайн-метриками всех компонентов выдачи

Выдача Яндекса состоит не только из ссылок на веб-страницы (так называемой органической выдачи), но и из рекламы, тематических блоков. Для каждого из этих компонентов тоже существует офлайн-сигнал. В перспективе вы будете отвечать за внедрение этих офлайн-сигналов в единую офлайн-метрику всей выдачи и улучшать как качество самих сигналов, так и процессы вокруг них.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Имеете опыт руководства или менторства в аналитике
* Умеете выстраивать стабильные и прозрачные рабочие процессы
* Обладаете глубокими знаниями математики

* Обладаете знаниями в области машинного обучения, имеете опыт внедрения моделей
* Участвовали и побеждали в олимпиадах по математике, физике, программированию
* Читаете и понимаете профильные тексты на английском языке

Симулятор помогает безопасно и быстро тестировать технологии автономного вождения до их запуска на реальном автомобиле. Наша команда развивает инфраструктуру, которая запускает симуляции на распределённых кластерах YTsaurus и других инструментах Яндекса. Вы будете отвечать за эффективность распределённой системы и работать над алгоритмами оркестрации и распределения нагрузки.

Руководство группой разработки

Вы будете управлять группой разработчиков: определять бэклог и долгосрочные планы, развивать людей в команде и нанимать сильных кандидатов. Мы ожидаем сильных навыков технического лидерства, ответственности за технические решения в команде, надёжность, наблюдаемость и удобство создаваемых сервисов.

Развитие инфраструктуры симулятора

Вы будете улучшать архитектуру симулятора, чтобы обеспечить пользователям предсказуемое время выполнения их задач: от быстрых тестов во время разработки до масштабных пересчётов и регрессионных запусков.

Потоковая симуляция

Вы будете развивать потоковую симуляцию: учиться эффективно запускать небольшие батчи и проектировать решения, которые минимизируют накладные расходы на оркестрацию.

Максимальное использование доступных ресурсов

Вы будете проектировать решения, которые помогут эффективно использовать ресурсы кластера, например за счёт Remote Inference. В симуляторе есть как CPU-ёмкие, так и GPU-ёмкие задачи, генерируются большие объёмы данных и используются десятки ML-моделей.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Руководили командой разработки или были техническим лидером
* Проектировали сложные распределённые системы вроде поиска или рекомендаций
* Разрабатывали и поддерживали высоконагруженные сервисы
* Имеете сильный опыт разработки на C++, Go или Java и готовы писать код на C++

* Разрабатывали инфраструктуру для машинного обучения
* Работали с YTsaurus
* Профилировали и оптимизировали производительность
* Строили потоковые системы обработки больших данных

Мы в команде финансовой аналитики создаём и развиваем высоконагруженные системы для прогнозирования, анализа рисков и обеспечения нормативной отчётности. Одна из областей нашей работы — аналитическая поддержка казначейства, которая помогает бизнесу эффективно размещать свободные деньги, управлять рисками и соблюдать все регуляторные требования.

Мы ищем человека, который будет автоматизировать расчёты ключевых банковских нормативов, моделировать ALM-риски (ликвидность и процентный риск) и строить аналитические отчёты. Ваша работа обеспечит надёжность, прозрачность и оперативность процессов, критически важных для стабильности банка, и будет оказывать реальное влияние на бизнес.

Автоматизация расчётов нормативов и рисков

Вам предстоит разрабатывать, внедрять и поддерживать автоматизированные системы для расчёта обязательных нормативов (ликвидности, капитала) и показателей ALM (структурный гэп, NII/NIM simulation). Вы будете обеспечивать соответствие методологий расчёта требованиям ЦБ РФ, а также создавать инфраструктуру для регулярных (ежедневных и ежемесячных) оперативных расчётов.

Разработка аналитических отчётов и визуализаций

Вы будете создавать интуитивно понятные дашборды и отчёты для представления результатов расчётов руководству и бизнес-пользователям, а также автоматизировать формирование регулярной отчётности для внутренних и регуляторных нужд.

Полный цикл разработки аналитических решений

Вам предстоит участвовать во всём процессе: от анализа требований и данных до проектирования, написания кода, тестирования и промышленной эксплуатации скриптов и сервисов. Вы также будете оптимизировать и поддерживать процессы расчётов, повышать их эффективность и надёжность.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Получили высшее техническое, математическое, экономическое образование (математика, CS, физика, инженерия, экономика, финансы)
* Уверенно владеете Python для анализа данных и автоматизации (Pandas, NumPy, SciPy)
* Понимаете принципы чистого, эффективного и тестируемого кода
* Владеете SQL, писали сложные запросы для работы с большими объёмами данных
* Понимаете основы управления банковскими рисками, особенно рисками ликвидности и процентным риском
* Имеете аналитический склад ума, внимательны к деталям и стремитесь к автоматизации рутинных операций

* Работали в кредитных организациях (банках) в подразделениях казначейства, управления рисками (ALM, рыночные риски), финансового моделирования, отделах обязательной отчётности или финансовой аналитики
* Работали с системами автоматизации банковской отчётности
* Самостоятельно выстраивали аналитический процесс (заказ и сбор данных, разработка и внедрение моделей, BI-визуализация результатов)
* Автоматизировали аналитические процессы с использованием ML или LLM

Яндекс Такси — сервис по заказу такси, с помощью которого ежедневно совершаются миллионы поездок более чем в 300 городах Европы, Африки, Латинской Америки и Азии. Наша команда совместных поездок работает над тем, чтобы сделать поездки дешевле и доступнее для пользователей, при этом обеспечивая водителям достойный заработок. Наша цель — предоставить такси как можно большему числу пассажиров.

Мы работаем над всеми задачами, характерными для маркетплейсов: ценообразованием, субсидированием, разработкой и улучшением алгоритмов назначения водителей и определения попутных маршрутов. Ещё мы занимаемся аналитикой как для пассажиров, так и для водителей, проводим маркетинговый анализ, строим дашборды и запускаем эксперименты. Мы постоянно развиваемся, генерируем гипотезы и проверяем их на практике.

Яндекс Такси — один из немногих в мире сервисов, которые предоставляют услуги совместных поездок, и в этой области мы можем назвать себя новаторами.

Мы ищем аналитика, который усилит нашу команду. Нам нужен человек, готовый решать уникальные задачи, генерировать смелые гипотезы и тщательно их проверять. Если вам интересны вызовы, с которыми прежде никто не сталкивался, присоединяйтесь к нам!

Улучшать текущие алгоритмы и придумывать новые

Мы находимся в постоянном процессе совершенствования сервиса: создаём и внедряем новые алгоритмы, правила и технологии, анализируем и оптимизируем текущие решения, стремясь сделать их эффективнее. Мы придумываем, как математически формализовать степень попутности заказов, как установить оптимальную стоимость поездки, выгодную и для пользователя, и для водителя, как эффективно обнаруживать мошеннические заказы — и многое другое.

Экспериментировать

Наш сервис уникален, и мы постоянно тестируем различные гипотезы. Новые идеи проверяются с помощью A/B- и свитчбэк-экспериментов. Вы будете самостоятельно планировать эти тесты, разрабатывать их дизайн и анализировать результаты, чтобы принимать решения на основе полученных данных.

Работать в команде

Мы активно взаимодействуем со смежными командами: менеджерами, разработчиками, маркетологами, юристами и т. д. Вам предстоит эффективно сотрудничать с ними, адаптируясь к различным задачам и обеспечивая гармоничное взаимодействие для достижения общих целей проекта.

* Хорошо знаете математику и владеете основами статистики
* Уверенно владеете SQL и Python и не боитесь осваивать новые инструменты и технологии
* Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений
* Способны аргументированно отстаивать собственную точку зрения и слышать чужие
* Знаете английский язык на уровне, достаточном для чтения статей
* Понимаете, что любая аналитика должна быть привязана к бизнес-результатам

* Работу в сильной команде, с которой можно расти
* Сложные задачи для сервисов с миллионами пользователей
* Возможность влиять на процесс и результат
* Зарплату на уровне рынка и выше
* Премии каждые полгода по результатам работы
* Ипотечные программы под 3% на десять лет или без процентов на три года
* Компенсацию питания
* Расширенную программу ДМС, оплата 80% стоимости ДМС для супругов и детей
* Спортзал, тренажёрный зал, занятия йогой в офисе
* Гибкий график работы
* Парковку

QuQu — это внутренняя платформа для CRM-коммуникаций. Она позволяет легко настраивать рассылки для выбранной аудитории с конкретными предложениями, запускать их по разным каналам (пуш, СМС, инапп) и оценивать их эффективность.

Мы ищем сотрудника в команду аналитики коммуникаций. Вы будете помогать команде CRM-маркетинга Яндекс Go в РФ придумывать и запускать сложные и эффективные коммуникационные механики, не превращаясь в источник спама

Сегментация аудитории

Вам предстоит разработать общую сегментацию аудитории и сделать её доступной в сервисе коммуникаций и отчётах.

Разработка инструментов и отчётов

Вы будете создавать инструменты и отчёты, которые помогут команде маркетинга Яндекс Go находить эффективные и непокрытые коммуникациями сегменты, выбирать оптимальные каналы и планировать будущие отправки.

Оптимизация маркетинговых коммуникаций

Нужно будет локализовать проблемы с отправками, очистить каналы от бесполезных рассылок и помочь маркетологам разработать эффективную маркетинговую стратегию.

**Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics**

* Окончили вуз по технической или экономической специальности
* Хорошо знаете математику и основы статистики
* Умеете проводить и анализировать A/B-тесты
* Знаете SQL на хорошем уровне
* Использовали в работе хотя бы один язык программирования, предпочтительно Python
* Не боитесь осваивать новые инструменты и технологии
* Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений
* Понимаете, что любая аналитика должна быть привязана к бизнес-результатам

Arcadia CI — внутренняя CI/CD-система-оркестратор всея Яндекса, аналог GitHub Actions. Высокоуровневая входная точка для всего, что связано с автоматизацией процесса разработки в монорепозитории: сборкой, тестированием и развёртыванием.

CI мониторит все коммиты во всех ветках и пул-реквестах, фильтрует изменения и строит проекции на структуру сервисов, запускает, отслеживает и агрегирует результаты всех проверок и регулярных процессов, позволяет управлять релизами, хотфиксами, откатами и их составом.

Наша работа сочетает в себе big data, high load и сложный продукт. Соответствующий баланс присутствует и в задачах: есть как оптимизации и рефакторинги, так и бизнес-фичи с исследованиями.

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

Развитие общего решения для CD

Мы стремимся предоставлять IaC-first-платформу для управления деплоем, не уступающую внешним аналогам типа Argo CD, но тесно интегрированную во внутреннюю инфраструктуру и надёжно закрывающую потребности десятков тысяч разработчиков на масштабах и технологиях Яндекса.

Удобство и доступность проверок

Пул-реквест — основная рабочая поверхность каждого разработчика. Мы фокусируемся на том, чтобы наши системы минимально отвлекали людей от их прямых задач, оперативно донося результаты автоматических сборок и тестов в самый подходящий момент, в том числе с помощью AI.

Внедрение SRE-практик

В наших руках — критичный сервис в сердце процессов разработки огромной компании. Каждый даунтайм оборачивается тратой драгоценного времени бизнес-команд. Поддерживать доверие и прозрачность для наших пользователей на высоком уровне 24/7 — нетривиальная задача, которую нам помогают решать современные SRE-практики.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Хорошо разбираетесь в Java и Spring
* Разрабатывали и тестировали асинхронные распределённые системы
* Можете решать задачи профилирования и оптимизации JVM-приложений
* Понимаете, как работают базы данных, и можете отладить узкое место в ORM
* Пишете качественный, читаемый код
* Готовы делиться знаниями и опытом, вникать в сложные задачи пользователей, их комплексные процессы и нетривиальные проблемы

* Самостоятельно внедряли CI/CD-процессы в команды
* Работали с Temporal, Kafka, gRPC, ClickHouse и YDB
* Проактивны, умеете самостоятельно находить и исправлять слабые места и ограничения
* Глубоко разбираетесь в устройстве систем контроля версий
* Понимаете пользу IaC-инструментов и применяли их

Сервисы Яндекса работают бесперебойно благодаря сетевой инфраструктуре. Десятки тысяч сетевых устройств участвуют в маршрутизации и фильтрации десятков терабит трафика в секунду. Чтобы управлять этой сетью максимально гибко, мы развиваем собственную сетевую операционную систему на базе открытого проекта SONiC — Software for Open Networking in the Cloud.

SONiC — это Linux для сетевых устройств. Эта ОС позволяет нам взять «железо» у производителя и превратить его в устройство с нужными нам функциями. Мы адаптируем ядро, оптимизируем компоненты и собираем дистрибутив так, чтобы он идеально работал с нашими специфическими задачами. Мы создаём прозрачную инфраструктуру: пишем собственные демоны и утилиты, которые работают прямо на коммутаторе и позволяют нашим мониторингам и системам автоматизации эффективно управлять устройством.

Мы ищем инженера, который будет развивать нашу внутреннюю сборку SONiC, чтобы сетевая ОС была надёжной.

Если вам интересно заниматься сетевыми операционными системами, работать на стыке системного программирования и сетей, делать инструменты для управления и автоматизации сети Яндекса, то вам у нас понравится. Опыт с SONiC не обязателен — главное иметь сильную инженерную базу, остальному научим.

Развитие собственной сборки SONiC

Вам предстоит развивать и поддерживать собственную сборку SONiC для сетевого оборудования дата-центров Яндекса: интегрировать её с новым «железом», разбираться с vendor stack / BSP и обеспечивать стабильную работу в продакшене.

Отладка и разбор сложных системных проблем

Нужно будет разбираться с проблемами на стыке Linux, networking и hardware: анализировать нестандартное поведение системы, искать причины неисправностей и аккуратно внедрять изменения под нагрузкой.

Интеграция с инфраструктурой Яндекса

Вы будете интегрировать сетевую ОС с внутренней экосистемой управления инфраструктурой и участвовать в развитии инструментов и автоматизации сетевой платформы.

Развитие сборочной и эксплуатационной инфраструктуры

Часть задач связана с развитием инфраструктуры сборки SONiC, поддержанием стабильности сборок и улучшением внутренних инженерных процессов сетевой ОС.

Работа с продакшен-инфраструктурой

Важная часть роли — развитие и эксплуатация живой сетевой инфраструктуры: безопасное внедрение изменений, повышение надёжности и сопровождение решений в продакшене.

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

* Работали с продакшен-системами и решали сложные технические проблемы
* Уверенно владеете Python или Go: в идеале готовы писать на обоих языках
* Хорошо понимаете внутреннее устройство Linux: сеть, процессы, память, взаимодействие компонентов системы
* Знаете принципы построения отказоустойчивых и распределённых систем

* Работали с Linux networking stack и инструментами отладки: perf, strace, gdb и подобными
* Работали с сетевым оборудованием, занимались его первичной настройкой и обновлением
* Разбираетесь в устройстве компьютерных сетей и протоколах маршрутизации — в частности, BGP
* Имеете опыт чтения или написания кода на C/C++: внутри SONiC есть низкоуровневые компоненты на этих языках
* Понимаете принципы контейнеризации и работали с Docker: архитектура SONiC построена на контейнерах
* Интересуетесь infrastructure / system engineering и задачами на стыке networking и backend

От небольшого стартапа до известного сервиса: посмотрите, как работают в разных командах Яндекса.

Мы запускаем MultiTrack — новый формат найма для опытных бэкендеров. Программа длится 2–3 месяца: за это время мы предлагаем поработать в трёх командах Яндекса, познакомиться с нашими разработчиками и технологиями.

Вот как это выглядит:

* Вы проходите собеседования, заключаете трудовой договор.
* Среди всех открытых вакансий выбираете 3 самых интересных вам команды.
* В первой команде мы предлагаем поработать 4 недели, в остальных — по 3 недели.
* По итогам работы вы сможете обменяться с командами фидбэком и решите, где хотите остаться.

Поможем найти своё

MultiTrack позволит погрузиться в несколько непохожих проектов, увидеть их изнутри и только после этого решить, какой из них подходит именно вам. Творческая свобода? Чёткая иерархия, порядок и регламенты? Только опытным путём можно узнать, какая рабочая атмосфера поможет вашему таланту раскрыться.

Познакомим с сотрудниками

Во время MultiTrack вы сможете познакомиться с разными сотрудниками Яндекса: от коллег и смежников до технических руководителей, найти единомышленников и влиться в команду, которая подходит вам по духу.

Покажем наши технологии

Наши команды используют самые разные технологии: от передовых нейросетевых трансформеров до старого доброго C++. Вы сможете попробовать свои силы в разных направлениях и разрабатывать то, к чему лежит сердце.

Вот что говорят о MultiTrack сами разработчики:

* «Это отличный способ поиска подходящей команды, потому что за час финального интервью невозможно понять особенности команды и проекта, а за 2 недели можно. Лучше узнал, как устроен Яндекс»
* «Очень понравилась сама идея, встречи с техлидами команд, заинтересованность в тебе как в кандидате, хорошая информативность»
* «Понравилось работать в нескольких командах, прежде чем выбрать постоянное место. Это помогло актуализировать мои ожидания и сматчить их с реальностью»
* «Считаю, что такую программу надо предлагать всем и сразу. Знаю, не всем предлагают такую возможность. Мне повезло )) Возможность сравнить практики и подходы работы — это супер»
* «Была возможность попробовать поработать в разных команд (все по разному работают) Выбрать команду по душе — это круто!»

Подробнее о Multitrack

* Уверенно владеете Java, Python, Go или C++
* Разрабатывали коммерческие приложения не менее 7 лет
* Поддерживали программное обеспечение от написания до выкладки в продакшен
* Качественно тестируете свой код и свободно работаете с чужим
* Умеете мониторить работу готового ПО и оперативно реагировать на проблемы
* Занимались многопоточным программированием
* Разбираетесь в классических алгоритмах и структурах данных
* Обладаете широким техническим кругозором

* Проектировали архитектуру и разрабатывали продуктовые фичи
* Занимались разработкой для Unix/Linux и сетевым программированием
* Понимаете основы TCP/IP и HTTP
* Понимаете принципы работы СУБД

Мы разрабатываем бэкенд AI-агентов, которые помогают пользователям решать повседневные задачи, выполняя конкретные действия.

С каждым годом Алиса становится всё более интеллектуальной и помогает пользователям решать всё более сложные задачи. Для этого мы активно применяем большие языковые модели (LLM). Алиса применяет генеративную нейросеть не только для развёрнутых ответов в диалоге, но и для выполнения пользовательских команд. Модель позволяет ей понимать, из чего состоит запрос, и самостоятельно решать, как его исполнить. Иными словами — думать.

Например, агент может по запросу пользователя самостоятельно найти и забронировать столик в ресторане или записать в бьюти-сервис (барбершоп, парикмахерскую или салон красоты): изучить доступные варианты, подобрать удобное время, заполнить форму на сайте или пройти сценарий записи — и вернуть пользователю готовый результат.

Такие сценарии требуют надёжного и масштабируемого бэкенда: интеграций с внешними сервисами, управления состоянием агента, оркестрации вызовов инструментов и обработки нестабильных интерфейсов.

Мы ищем разработчика, который хочет принимать непосредственное участие в реализации передовых подходов к интеграции LLM в голосового ассистента.

В этой области пока нет готовых решений — многие подходы приходится придумывать и проверять на практике.

Проектирование API тулов AI-агентов

Вам предстоит определять функциональность, описывать её для модели, продумывать возможные действия и результаты.

Разработка новых тулов

Вы будете создавать тулы, которые позволят Алисе выполнять более сложные и разнообразные задачи. Предстоит работать над интеграцией с различными сервисами Яндекса и сторонними платформами, чтобы расширить возможности Алисы.

Улучшение качества работы

Чтобы повысить базовое качество работы Алисы, мы делаем срезы из потока пользовательских запросов, на которых можно усовершенствовать поведение за счёт добавления функциональности, решения проблем, изменения способа обработки.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Работали с интеграциями: внешними API и микросервисами
* Пишете на C++ и/или Python
* Понимаете архитектуру высоконагруженных веб-сервисов
* Знаете, как проектировать и реализовывать API
* Умеете строить надёжные и устойчивые системы

* Работали с Function Calling / Tool Calling
* Сталкивались с автоматизацией сложных пользовательских сценариев
* Понимаете принципы работы LLM
* Интересуетесь современными подходами в AI и бэкенд-разработке

Вам предстоит работать в команде, которая создаёт инструменты разработки и внутреннюю платформу. Наша главная цель — повышать эффективность инженеров за счёт улучшения процессов разработки: от написания кода до установки на флот и тестовые стенды. Мы адаптируем инфраструктуру Яндекса под специфичные нужды бизнеса автономного транспорта.

Оптимизация CI и распределённой сборки

Вы будете отвечать за скорость сборок и проверок в CI на стадии прекоммита. Предстоит делать сборочный граф проекта оптимальным, развивать и настраивать систему распределённой сборки, используя обширный кластер серверов и современные облачные технологии.

Создание инструментов разработки

Мы делаем много тулинга вокруг компилятора: например, организуем и развиваем системы статической проверки кода. Вы будете создавать технологии автоматизации, которые избавляют разработчиков от рутины и повышают качество кодовой базы.

Внедрение автомобильных стандартов безопасности

Мы ведём крупный проект по внедрению инструментов для функциональной безопасности и поддержке стандарта ASIL. Это уникальная возможность поработать с практиками safety-critical-систем на масштабе Яндекса.

Проектирование и реализация компонентов платформы

Вам предстоит снижать сложность системы, анализировать узкие места, участвовать в доработке инфраструктуры, а также улучшать или создавать с нуля её новые части.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Готовы писать на Python — основном языке разработки наших инструментов
* Стремитесь выбирать хорошие архитектурные решения, писать качественный код и покрывать его тестами
* Способны работать на стыке технологий, глубоко погружаться в инфраструктуру и постоянно изучать новое

* Знаете C++ или Go
* Знакомы с системами сборки (Make, CMake, Bazel) и выполняли сборку чужого исходного кода
* Понимаете принципы работы компиляторов или работали со статическими анализаторами кода

Мы ищем технического менеджера HW, который усилит команду разработки роботов доставки. Нам нужен талантливый и проактивный проектный менеджер. Вы должны быть готовы к новым вызовам и помочь сделать наши продукты более безопасными, надёжными и массовыми.

Управление проектом

Вы будете планировать работу, координировать команды, следить за сроками, зависимостями задач и рисками. Вам предстоит уточнять системные требования и синхронизировать разработку, активно общаться с системными инженерами. Нужно организовать коммуникацию между проектной командой Яндекса и командой OEM, согласовать интерфейсы и инженерные изменения платформы.

Также вы будете координировать разработку (включая архитектуру, конструкцию, жгуты, встраиваемое ПО), сборку и тестирование.

Бюджетирование проекта

Вы будете планировать и прогнозировать затраты, контролировать их, а также поддерживать процессы управления изменениями и управления конфигурацией инженерной документации.

Решение проблем на флоте

Вы будете устранять неполадки, вместе с группой качества составлять план действий, участвовать в развитии системы менеджмента качества и внедрять отраслевые стандарты в рабочие процессы.

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

* Контролировали затраты проекта и занимались долгосрочным планированием
* Взаимодействовали с внешними поставщиками, контрактными производствами или автомобильными OEM/ODM‑партнёрами
* Понимаете жизненный цикл разработки: требования, архитектуру, прототипирование, сборку, тестирование, валидацию, интеграцию, сопровождение изменений
* На продвинутом уровне владеете современными методами и инструментами проектного управления
* Умеете управлять технически сложными кросс‑функциональными проектами, где есть много зависимостей, неопределённости и быстро меняющийся контекст
* Умеете структурировать задачи, выстраивать процессы и доводить договорённости до результата
* Понимаете техническую документацию
* Готовы к регулярной активности по problem‑solving
* Хорошо взаимодействуете с командами разработки и можете говорить с ними на одном языке: обсуждать интерфейсы, ограничения, компромиссы и риски

* Работали в робототехнике или автомобильной промышленности
* Участвовали в запуске новых продуктов (NPI)
* Знакомы с СМК ISO 9001, ISO 26262, IATF 16949, ISO 21434 и участвовали в разработке и внедрении процессов
* Знакомы с ASPICE V-Model и анализом рисков (FMEA)

<iframe allow="autoplay; fullscreen; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture; encrypted-media" frameborder="0" height="315" scrolling="no" src="https://runtime.strm.yandex.ru/player/video/vplvbg7gg3etsny7ke5a?autoplay=1&amp;mute=1" width="560"></iframe>

SaaS (Search-as-a-Service) — общая поисковая платформа в Яндексе. Мы создаём технологии, благодаря которым другие команды получают готовый полнотекстовый поиск, key-value-хранилище (eventually consistent) или kNN — и не тратят месяцы на разработку и поддержку собственного решения. Платформой пользуются сотни сервисов компании, а суммарный объём поисковых индексов исчисляется петабайтами.

Наша команда строит новое поколение поисковой индексации — большую распределённую систему, поверх которой работают поисковые и рекомендательные сценарии. Мы отвечаем за то, как миллиарды документов попадают в индексы, хранятся, обновляются и доставляются до рантайма — при полной перестройке индекса и в потоковом режиме, когда данные приходят практически в реальном времени.

Сегодня поиск становится основой для современных RAG-систем и AI-агентов, и требования к индексации только растут: нужно работать с ещё большими объёмами данных, развивать инфраструктуру и внедрять новые типы индексов — например, векторные для семантического поиска.

Всё это — сложная работа на стыке высоконагруженных систем, низкоуровневой оптимизации и R&amp;D, от которой зависит будущее нашего поиска.

Разработка общих механизмов индексации

Вы будете строить распределённые системы, которые обрабатывают миллиарды документов и поддерживают разные режимы индексации, включая полную перестройку индекса, потоковый режим и их гибридную комбинацию. При этом сами алгоритмы должны быть не только быстрыми, но и надёжными — например, гарантировать, что документы попадают в индекс в том же порядке, в котором изначально были отправлены.

Улучшение эффективности индексации и хранения данных

Мы строим технологию, на которой будут работать самые большие сервисы компании, поэтому эффективность использования железа критична — на нашем масштабе даже небольшой выигрыш в производительности экономит ощутимые ресурсы. Вы будете оптимизировать построение индексов на самом низком уровне, применять и улучшать современные кодеки сжатия, а также искать новые способы выжимать из железа максимум.

Создание движка векторного поиска

Современные RAG-системы и AI-агенты сделали векторный поиск массовым: всё больше сервисов компании приходят к нам за kNN-поиском и предъявляют к нему более высокие требования по функциональности, скорости, качеству и масштабу. Чтобы закрыть этот спрос, мы с нуля разрабатываем движок приближённого поиска. Вы будете проектировать и запускать собственный kNN, способный работать на масштабах компании.

Проектирование архитектуры и проведение R&D

Мы создаём систему нового поколения, и многие вопросы ещё остаются открытыми. Вы будете участвовать в формировании и принятии ключевых архитектурных решений и проверять их на практике: исследовать, тестировать и внедрять новые подходы к обработке петабайтов данных, их эффективному хранению и быстрой доставке обновлений до поиска.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Уверенно владеете C++ и хотите на нём писать
* Хорошо знаете классические алгоритмы и структуры данных
* Разрабатывали высоконагруженные распределённые системы и понимаете паттерны их проектирования
* Умеете писать надёжный и быстрый многопоточный код

* Понимаете устройство современных поисковых систем и баз данных, знакомы с внутренностями Lucene, Elasticsearch, Qdrant, ClickHouse
* Знаете, как работают инвертированные индексы, приближённый поиск и различные алгоритмы ранжирования
* Знакомы с SIMD и понимаете, как работают современные кодеки сжатия
* Профилировали и оптимизировали приложения (CPU-bound и I/O-bound)
* Работали с технологиями потоковой обработки данных (Kafka, Flink) или MapReduce

Мы ищем инженера в команду Security Operations Center. Наша команда развивает системы, которые помогают получать и обрабатывать события информационной безопасности, выявлять инциденты и автоматизировать реакцию на них.

В этой роли вам предстоит работать на стыке информационной безопасности, разработки и системного администрирования. Нужно будет поддерживать существующие сервисы SOC, внедрять новые решения, развивать поставку логов и автоматизировать внутренние процессы.

Работа с данными

Вы будете обрабатывать большой поток данных: проектировать и поддерживать пайплайны поставки логов, разрабатывать новые архитектурные решения и поддерживать существующую инфраструктуру и инструменты SOC. В команде особенно ценят инженерный подход и системное мышление — это важнее формального знания информационной безопасности.

Пайплайны сбора логов

Вы будете разрабатывать архитектуру, которая обеспечит поставку событий от тысяч источников — при этом нужно добиться отказоустойчивости, наблюдаемости, масштабируемости и минимальной задержки. Вам предстоит работать с Kafka, Syslog, Docker и другими инструментами для построения конвейеров данных, а также взаимодействовать с командами компании, чтобы выбрать оптимальные форматы событий и способы их доставки.

Развитие SOC‑систем

Вы будете поддерживать работающие системы, разворачивать и внедрять новые инструменты — вендорские и с открытым кодом — чтобы мониторить инциденты и оперативно на них реагировать. Среди инструментов — EDR, SIEM, SOAR и TI‑платформы. Также вам предстоит управлять инфраструктурой с помощью Ansible и других средств IaC.

Больше о безопасности в Яндексе — в канале Yandex for Security

* Администрировали Linux‑системы и умеете диагностировать возникающие в них проблемы
* Работали с системами сбора и маршрутизации логов, например Syslog или Kafka
* Программируете на Python и готовы использовать его для автоматизации и разработки внутренних инструментов
* Понимаете основные сетевые протоколы и принципы взаимодействия распределённых систем
* Знаете инструменты управления конфигурацией и инфраструктурой как кодом
* Знакомы с контейнеризацией и оркестрацией: Docker, Podman или Kubernetes
* Понимаете базовые принципы мониторинга, отказоустойчивости и эксплуатации сервисов
* Готовы разбираться в незнакомых системах и доводить задачи до работающего решения

Наша команда развивает ecom-направление в транзакционном ИИ и в Поиске. Мы хотим помогать пользователям быстро находить нужные товары и сравнивать предложения, а магазинам — получать релевантный спрос. Для этого мы строим ранжирование на данных о товарах, магазинах, запросах и поведении пользователей.

В фокусе роли — развитие факторов органического ранжирования на основе пользовательских и магазинных признаков. Вам предстоит улучшать отбор магазинов и товаров, находить срезы с потерянной конверсией, оценивать потенциал персонализации, разнообразия и сигналов актуальности, а также выстраивать метрики и мониторинги.

Какими мы видим результаты вашей работы через полгода:
* Определены и приоритизированы основные точки роста органического ранжирования, а также пользовательские и магазинные признаки, которые стоит проверить в факторах.
* Оценены и проверены первые гипотезы персонализации, разнообразия и актуальности товаров; по ним приняты решения о дальнейшем развитии.
* Найдены проблемы в продуктовых сценариях пользователей, сформулированы гипотезы для их решения, проведены первые тесты.

Развивать факторы ранжирования на основе магазинных признаков

Вы будете исследовать признаки магазинов и мерчей, улучшать генерацию кандидатов и отбор предложений для выдачи. Отдельный фокус — недопредставленные магазины: нужно найти корректный способ их учёта в продакшене. Ещё одно направление — детекция распродаж и магазинов со всплеском трафика.

Развивать персонализацию, разнообразие и качество выдачи

Вам предстоит оценивать потенциальный эффект персонализации, изучать доступные сигналы в User DWH и проектировать первые проверки. Необходимо будет исследовать способы повышения разнообразия (например, за счёт объединения результатов нескольких запросов), а также масштабировать на органическую выдачу сигналы актуальности и продаваемости товаров, которые уже развиваются в смежных продуктах.

Находить точки роста органической выдачи

Вы будете оценивать, какой объём спроса можно привести на независимые магазины, и находить срезы, где это работает хуже всего. Вам предстоит анализировать выдачи, в которых товар нельзя купить вне маркетплейсов, длинные высококонверсионные сессии без покупки и кластеры с аномально низкой конверсией; определять сценарии, где вклад органической выдачи максимален и незаменим.

Строить метрики и аналитические инструменты

Вам предстоит развивать метрики GMV через Яндекс, заказов без маркетплейсов, разнообразия и рыночности ранжирования, а также показатели для новых участников выдачи. Важно не только поддерживать приборы, но и объяснять, что именно происходит с продуктом и почему.

Помогать команде проводить эксперименты и выявлять аномалии

Вы будете помогать команде с настройкой и отладкой экспериментов, чтобы гипотезы не приходилось перезапускать из-за ошибок в сетапе; развивать мониторинг и сигналы по хостам, которые быстро показывают резкие изменения ключевых метрик и помогают локализовать причину.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Мыслите, как продуктовый аналитик: находите проблему, формулируете гипотезу, выбираете метрики и доводите исследование до решения
* Умеете работать с большими поведенческими данными, строить приборы и находить причины изменений, а не только фиксировать сам факт
* Готовы быть партнёром для команд разработки, продукта и ML: приоритизировать задачи, обсуждать ограничения и защищать выводы данными
* Уверенно владеете SQL и Python для анализа и обработки данных
* Знаете статистику и теорию вероятностей, умеете проектировать и интерпретировать A/B-тесты

* Работали с поиском, рекомендациями или алгоритмами ранжирования
* Исследовали персонализацию и пользовательские признаки в DWH
* Строили мониторинги аномалий и системы продуктовых метрик
* Работали в ecom или крупных транзакционных сервисах

Яндекс Маркет — один из крупнейших мультикатегорийных маркетплейсов, которым ежедневно пользуются миллионы людей. Наши команды помогают покупателям приобретать товары не выходя из дома и получать заказы по всей стране, а партнёрам — развивать их бизнес, повышать продажи и привлекать новых клиентов.

Мы ищем разработчика мобильных интерфейсов для устройств на Android.

Разработка интерфейсов поиска в приложении Маркета

Вам предстоит разрабатывать новые продуктовые решения на экранах поиска и рекомендаций. Нужно будет прорабатывать архитектуру проектов, а также внедрять E2E-тесты на базе Appium.

Оптимизация скорости работы приложения

Вы будете исследовать и реализовывать решения по ускорению функциональности приложения в зоне ответственности команды. В ваши обязанности войдёт разработка и поддержка системы мониторинга.

Внедрение новых технологических решений BDUI

Ваша задача — переводить функциональность приложения на BDUI. Вы будете внедрять микросервисы в зоне ответственности команды. Также вам предстоит внедрять новую систему сбора и доставки бизнес-аналитики.

* Разрабатывали приложения для Android больше трёх лет
* Создаёте сложные пользовательские интерфейсы
* Знаете классические алгоритмы и структуры данных
* Умеете разбираться в чужом коде и находить в нём проблемы

Наши Карты — это основа экосистемы Яндекса. 90 млн человек пользуются ими ежемесячно, а технологии Карт работают в Лавке, Еде, Доставке, Такси и других сервисах с многомиллионной аудиторией. Мы оцифровываем реальный мир, чтобы помогать людям быстрее находить подходящие места и легко решать повседневные задачи.

Наша команда отвечает за транзакционные сценарии прямо внутри Карт: бронирование столиков, оплата парковок, штрафов, страховок и интеграции с другими сервисами. Мы создаём бесшовный опыт, когда пользователь может не просто построить маршрут, но и сразу воспользоваться услугой в точке назначения.

Ваша роль будет ключевой в развитии этой экосистемы. Вы будете проектировать и реализовывать backend-решения, которые связывают партнёров, платёжные системы и миллионы пользователей, делая их жизнь заметно удобнее.

Интеграция новых услуг и партнёров

Вы будете подключать новые сервисы (например, очередную сеть ресторанов или платёжную систему) в Карты. Это полноценная feature-разработка: от проектирования API и работы с данными в офлайн-пайплайнах до координации с фронтендом и мобильными разработчиками. Ваша работа будет напрямую расширять функциональность продукта для миллионов людей.

Разработка и оптимизация офлайн-процессов

Предстоит работать с большими данными, чтобы улучшать качество и скорость подготовки информации об услугах. Вы будете находить точки роста, внедрять новые алгоритмы на Python и YQL, настраивать мониторинг и тесты. Мы работаем над задачами, не имеющими готовых решений, и здесь важна ваша способность предлагать нестандартные подходы.

Создание платформенных решений с нуля

Для новых продуктов вам может потребоваться спроектировать и реализовать новый сервис. Вы пройдёте полный цикл: от дизайн-документа и выбора технологий до внедрения в продакшен с учётом всех требований к инфраструктуре, даже если нагрузка пока невелика.

Поддержка и развитие существующих сервисов

Вы будете заниматься операционной деятельностью: анализировать инциденты (например, неудавшиеся платежи), углубляясь в логи и базы данных, чтобы оперативно находить и устранять причины проблем, обеспечивая надёжность сервисов.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Работали в Linux-среде и с системами контроля версий (Git).
* Занимались коммерческой разработкой на С++
* Работали с реляционными базами данных (например, PostgreSQL)
* Понимаете принципы работы веб-приложений, REST API и сетевых взаимодействий
* Умеете писать читаемый, поддерживаемый код и покрывать его тестами.

* Оптимизировали процессы работы с большими данными
* Работали с высоконагруженными системами (сотни или тысячи RPS)
* Знаете Go
* Знакомы с внутренней инфраструктурой Яндекса или аналогами (Kubernetes, Prometheus, Grafana)

Софтовый стек автономного транспорта — это сложная программная платформа, состоящая из десятков модулей, написанных на трёх языках программирования: С++, Go, Python. Эти модули должны работать вместе как единый конвейер: на уровне восприятия, локализации, планирования, управления.

В новый проект подразделения автономного транспорта ищем разработчика, который возьмёт на себя жизнь этого пайплайна — от сборки и запуска до отладки и развития.

Сопровождение и развитие пайплайна

Вы будете интегрировать разработанные модули в единый процесс, поддерживать совместимость версий, а также расследовать сбои на стыках компонентов.

Создание инструментов для разработки и мониторинга

Вам предстоит обеспечивать воспроизводимость прогонов, разрабатывать инструменты для непрерывного мониторинга качества, быстрого разбора инцидентов и регрессов.

Масштабирование разработанных алгоритмов

Нужно будет переносить решения на новые платформы и конфигурации без потери стабильности, заводить и поддерживать новые автомобильные платформы.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Уверенно владеете C++ и Python
* Понимаете, как устроены сложные многокомпонентные системы
* Умеете разбираться в чужом коде и находить причины проблем на стыках компонентов
* Аккуратны, организованны и доводите задачи до конца

* Работали с ROS, ROS 2 или похожими фреймворками
* Работали с пайплайнами обработки данных: Airflow, Dagster, MapReduce, YT
* Настраивали CI/CD и автоматизацию тестирования