Работа в Яндексе: вакансии IT и digital

YaOS — это полноценная операционная система для телевизоров, которая установлена на миллионах устройств. Помимо контента, здесь есть системная навигация, настройки телевизора, сторонние приложения, работа без интернета и сценарии на уровне самого устройства. Это также медийный продукт с кино, сериалами, спортом, музыкой и другим контентом, где одинаково важны UX и визуальный язык.

Мы ищем ведущего продуктового дизайнера, которому интересно не только проектировать отдельные экраны, но и думать, как вообще должен работать современный телевизор: как человек находит, что посмотреть, как переключается между контентом и приложениями, как взаимодействует с телевизором через пульт или голос.

Вы будете отвечать за дизайн YaOS и вместе с командой определять, как продукт будет развиваться дальше. На первом этапе вы будете основным дизайнером продукта — большую часть времени предстоит самостоятельно проектировать решения и доводить их до запуска. По мере развития YaOS мы планируем расширять дизайн-команду.

Проектировать системный UX телевизора

Вы будете работать с целостной системой, а не с набором экранов. Нужно продумать, как пользователь находит контент, переключается между приложениями, взаимодействует с телевизором через пульт или голос — и как весь этот опыт можно переосмыслить.

Разрабатывать визуальный язык медийного продукта

YaOS — это про кино, сериалы, спорт и музыку. Здесь одинаково важны UX и визуальный язык: подача контента, ритм, движение, состояния и эмоциональность интерфейса. Вы будете задавать стандарты того, как контент выглядит и ощущается на экране.

Исследовать возможности AI и внедрять его в пользовательский опыт

AI для нас — не отдельная функция, а инструмент проектирования нового опыта. Готовых ответов у нас пока нет — вам вместе с командой предстоит найти, где AI действительно может изменить взаимодействие с телевизором.

Работать с ограничениями устройств

Телевизор — это не смартфон. У него другие ресурсы, другой способ ввода, другой контекст использования. Вам предстоит разбираться в технологиях, возможностях и ограничениях железа, чтобы находить лучшие дизайн-решения.

Доводить решения до запуска и контролировать качество

Вы будете отвечать за реализацию: от прототипа до финального пикселя на экране. Важно уметь аргументировать решения и быть требовательным к качеству реализации.

* Работаете на уровне ведущего дизайнера: сами находите проблемы, разбираетесь в не до конца определённых задачах и доводите решения до запуска
* Смотрите на продукт как на систему, а не как на набор экранов и фич
* Сильны и в UX, и в визуальном дизайне
* Экспериментируете с AI и хотите использовать его и в своей работе, и в продукте
* Готовы разбираться в технологиях, возможностях и ограничениях устройств
* Умеете аргументировать решения и требовательны к качеству реализации

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

Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки продуктов и товаров для дома.

Мы ищем аналитика в коммерческое направление. Наша команда анализирует ассортимент и цепочку поставок — от поставщиков до распределительных центров и дарксторов.

Наша задача — находить баланс между доступностью и привлекательностью ассортимента, с одной стороны, и товарными потерями, а также затратами на логистику — с другой. Мы развиваем систему метрик, выясняем причины проблем в цепочке поставок, создаём алгоритмы и на основе анализа предлагаем решения для бизнеса и операционных команд.

Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на [dev.go.yandex](http://dev.go.yandex/?utm\_source=yandex\_jobs&utm\_medium=social&utm\_content=1&utm\_campaign=vacancies).

Аналитика ассортимента

Вам предстоит с помощью алгоритмов и данных выяснять, какой ассортимент нужен клиентам: какие товары привлекают покупателей в Лавку и попадают в корзину, какие влияют на восприятие цен, а какие хорошо продаются, но не дают дополнительного преимущества из-за большого числа аналогов или занимают слишком много места на полке.

Оптимизация доступности товаров

Вы будете определять оптимальный уровень доступности товаров на складах. Для этого нужно учитывать, что слишком большой ассортимент невыгоден: лишние запасы занимают место и не дают оборотным средствам работать. В работе будете использовать ассортиментные алгоритмы и моделирование.

Анализ экспериментов

Вам нужно будет запускать А/В-тесты с нетривиальными сетевыми эффектами и использовать современные статистические методы — например, стратификацию, CUPED, switchback-тесты. Ваши решения напрямую повлияют на ключевые бизнес-метрики и быстро отразятся на результатах сервиса.

Развитие метрик

Вы будете улучшать метрики, которые учитывают популярность товаров, колебания спроса в течение дня и то, насколько позиции могут заменять друг друга. Одна из метрик — доступность на полке: она демонстрирует, сможет ли пользователь заказать нужный товар в определённый момент.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Обладаете сильными техническими навыками в Python и SQL
* Хорошо знаете математику и основы статистики
* Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений
* Критически мыслите, любите искать и решать проблемы
* Аргументированно и доступно отстаиваете собственную точку зрения и слышите чужие

* Знаете основы ML

Яндекс Плюс — большой экосистемный продукт, который объединяет доступ десятков миллионов пользователей к десяткам сервисов внутри Яндекса и за его пределами. Нашим подписчикам доступны Кинопоиск, Музыка, Книги; они получают кешбэк баллами Плюса за покупки и пользуются другими преимуществами.

Мы развиваем подписную платформу как B2B-продукт, который помогает другим бизнесам запускать свои подписки. Наш продукт растёт благодаря аналитике, основанной на данных: мы изучаем, как люди покупают подписку и почему остаются с ней, как используют функционал и бенефиты.

Ищем руководителя группы для работы с одним из направлений: удержание подписчиков или сценарии продажи и дистрибуции подписки. Вам предстоит вести команду аналитиков, отвечать за результат перед бизнесом и самостоятельно решать важные стратегические задачи.

Управление командой аналитиков

Вы будете формировать цели и направление развития домена аналитики, управлять бэклогом, заниматься развитием сотрудников, нанимать новых аналитиков, отвечать за результат команды.

Приоритизация задач и работа со стейкхолдерами

Вам предстоит работать с большим количеством заказчиков и кросс-функциональными командами: продакт-менеджерами, разработчиками, командами роста. Ваша задача — превращать запросы бизнеса в аналитические задачи, приоритизировать их и защищать ресурсы команды.

Развитие аналитического инструментария и методологий

Мы системно развиваем аналитическую инфраструктуру и методологию: переиспользуемые витрины, единые стандарты расчётов и экспериментов, инструменты на базе ИИ. Вам предстоит формировать бэклог для своего направления и отвечать за внедрение.

Поиск точек роста

Вместе с командой продукта вы будете определять цели развития, формулировать гипотезы и подтверждать их ценность для бизнеса экспериментами и исследованиями.

* Руководили командой аналитиков от трёх человек: планировали работу, давали обратную связь, нанимали и растили сотрудников
* Умеете организовывать работу команды: приоритизировать запросы, определять долгосрочные цели, управлять потоком задач в условиях ограниченных ресурсов
* Знаете SQL и аналитический стек на Python
* Разбираетесь в A/B-тестах (проектирование, расчёт мощности, интерпретация); понимаете, когда результат нельзя раскатывать
* Понятно доносите результат до бизнеса и умеете аргументированно отстаивать свою позицию

* Работали в подписочной модели монетизации, знаете метрики и unit-экономику подписки
* Ставили задачи ML-командам и оценивали инкрементальный эффект моделей
* Занимались распределёнными вычислениями (MapReduce, ClickHouse), использовали BI-инструменты (DataLens, Tableau)
* Выстраивали аналитические процессы с нуля (витрины, регулярные расчёты, документация)

Саджест (поисковые подсказки) — один из самых масштабных сервисов Яндекса. Мы обрабатываем более 100 тысяч запросов в секунду, и 99,9% из них — менее чем за 100 миллисекунд. Ежедневно более 100 миллионов пользователей видят рекламные подсказки в результатах своих запросов, а рекламодатели получают мгновенный доступ к самым горячим запросам в реальном времени.

Мы ищем исследователя-разработчика, который поможет поднять на новый уровень рекламную монетизацию саджеста, внедрить современные рекламные технологии и улучшить алгоритмы и инфраструктуру высоконагруженного сервиса.

Вам предстоит работать вместе с архитекторами и инженерами рекламных платформ, разрабатывать и оптимизировать критически важный инфраструктурный код, а также влиять на бизнес-метрики продукта.

Развитие мультиаукциона в саджесте

Вы будете участвовать в масштабном проекте — мы планируем перейти от раздельного подбора баннеров для каждой из top‑X подсказок к единому мультиаукциону. Это повысит эффективность и релевантность рекламы. Также вам предстоит решать сложные задачи кеширования рекламы в саджесте: обеспечивать актуальность данных и корректный учёт показов и кликов в высоконагруженной микросервисной инфраструктуре на C++ с полной observability.

Развитие рекламного аукциона

Вы будете разрабатывать аукцион рекламы на странице поисковой выдачи, учитывая результаты аукциона в саджесте и их взаимное влияние. Связка двух аукционов повысит эффективность рекламы. В работе предстоит заниматься интеграцией, производительностью, корректностью бизнес-логики и устойчивостью под нагрузкой на стыке саджеста и рекламных систем. Также вы будете взаимодействовать с ML-командами и проводить эксперименты, оценивая влияние изменений на продуктовые и рекламные метрики.

Исследования в рекламе

Вы будете исследовать рекламные данные: анализировать поведение пользователей и рекламодателей, искать аномалии и точки роста в аукционе и ранжировании. Находить продуктовые и технические инсайты, формулировать гипотезы и проверять их с помощью экспериментов и метрик. Затем преобразовывать результаты исследований в изменения продукта и алгоритмов и измерять их влияние на ключевые рекламные показатели.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Уверенно пишете быстрый и надёжный код на C++
* Работали с MapReduce-операциями
* Владеете SQL или готовы его изучить
* Можете формализовать задачи из бизнес-запроса
* Хорошо знаете математику — понимаете смысл метрик

* Работали с большими данными и высоконагруженными системами
* Знаете Python
* Работали с Airflow-like-инструментами автоматизации графов вычислений

Яндекс Аренда — это полностью диджитальный сервис, который помогает собственникам сдавать квартиры, а жильцам — находить жильё без посредников и лишних встреч. 95% квартир в столичных регионах сдаются полностью дистанционно. У Аренды есть 3D-туры по сдаваемым квартирам — можно погулять по квартире, не приезжая на просмотр. Сервис вырос в отдельный продукт из команды Яндекс Недвижимости и продолжает активно масштабироваться.

Мы ищем продуктового маркетолога, который возьмёт на себя продвижение продуктов Аренды для собственников и жильцов. Это роль для человека, который умеет упаковывать фичи, запускать лендинги, работать с данными и доводить проекты до измеримого результата. Вы будете влиять на то, как пользователи узнают о новых возможностях сервиса и почему выбирают именно нас.

Какие задачи вас ждут

Упаковка и запуск новых продуктов и фич
Вам предстоит исследовать аудиторию, формировать позиционирование, УТП и ключевые сообщения, а также разрабатывать GTM-стратегию и коммуникационный план для запусков.

Запуск посадочных и продуктовых страниц
Вы будете продумывать структуру и пользовательский сценарий, ставить задачи командам дизайна, разработки и аналитики, проводить A/B-тесты.

Работа со смежниками
Ваша задача — координировать команды продукта, аналитики, дизайна, разработки, CRM, перформанса, контента и другие отделы.

Промо и партнёрские интеграции
Нужно будет разрабатывать и запускать акции, промомеханики, спецпроекты и партнёрские продуктовые интеграции.

Аналитика эффективности запусков
Вы будете анализировать сквозную воронку и оценивать влияние запусков на продуктовые и бизнес-метрики.

Мы ждём, что вы

• Упаковывали и выводили на рынок новые продукты или функции
• Запускали рекламные кампании, акции, спецпроекты или партнёрские интеграции
• Умеете проводить исследования, находить пользовательские инсайты и превращать их в продуктовые и маркетинговые решения
• Глубоко понимаете диджитал-маркетинг, продуктовые воронки и основные каналы дистрибуции
• Имеете сильные аналитические навыки: умеете формулировать гипотезы, ставить задачи аналитикам, проектировать эксперименты и интерпретировать результаты
• Умеете вести кросс-функциональные проекты от идеи до измеримого результата

Яндекс Путешествия помогают пользователям спланировать поездку: выбрать и забронировать отель, купить билеты и управлять путешествием в одном сервисе.

Мы ищем тимлида в команду, которая развивает клиентские сценарии вокруг поездки, работает с заказами и флоу оплаты, а также создаёт продукты для персонализации, допродаж и повторных покупок.

Нам нужен сильный бэкенд-разработчик, готовый отвечать не только за людей, но и за инженерный результат команды. В роли останется достаточно технической работы: архитектура, сложные проекты и погружение в код.

Основной бэкенд пишем на Kotlin и Java. Работаем с микросервисами, gRPC, событийными потоками и распределёнными хранилищами.

People management

Вы будете руководить кросс-функциональной командой из восьми человек и отвечать за развитие инженеров.

Развитие заказного контура и флоу оплаты, обеспечение их надёжности и консистентности

Вы станете принимать архитектурные решения и вести сложные проекты от design-документа до запуска. Иногда нужно строить космолёт: брать большие технические задачи со множеством неизвестных и доводить их от схемы на доске до работающего продакшена. Кроме того, понадобится управлять capacity, технической декомпозицией и рисками delivery, а также развивать интеграции между продуктами и системами Путешествий.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Больше года руководили командой разработки (нанимали, увольняли, развивали сотрудников)
* Больше шести лет занимались коммерческой разработкой в продуктовой команде на JVM-стеке
* Готовы работать в гибридном формате из городов, где есть наши команды (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург)
* Проектировали распределённые и транзакционные системы
* Умеете принимать технические решения с учётом сроков и продуктовых целей
* Готовы лично погружаться в архитектуру, код и сложные production-проблемы
* Отвечаете за результат команды и заранее поднимаете риски

Команда разметки и анализа данных занимается добычей, систематизацией и улучшением существующих датасетов для всего отдела ML в развлекательных сервисах: Яндекс Музыка, Кинопоиск, Яндекс Книги и т. д. При этом мы доводим данные и ML-модели до состояния, когда на них можно запускать продукт.

Мы ищем аналитика, который поможет нам добывать новые данные, а также систематизировать и улучшать текущие базы данных. Вас ждёт и написание парсеров, и работа с краудсорсингом, и работа с AI.

Строить и улучшать автоматические процессы разметки данных

Разметка будет содержательно описывать сущности, которые могут быть рекомендованы пользователю или показаны в продукте. На каком языке этот трек? Жив ли этот музыкальный исполнитель? Этот музыкальный клип — студийный, или это запись концерта? Можно ли включить этот сериал ребёнку? Какая книга является наилучшим ответом на этот поисковый запрос? На все эти и многие другие вопросы будет отвечать разметка, за которой будете стоять вы.

Оценивать качество размеченных датасетов

Нередко получается так, что наша команда получает готовую разметку на десятки миллионов единиц контента: от правообладателей, внешнего мира, других команд и т. д. Вам нужно будет ответить, хороша ли эта разметка. Какие у неё проблемные места? Лучше ли она уже существующей? Можем ли мы сделать её лучше?

Находить полезные данные за пределами Фантеха

Бывают случаи, когда нужных данных нет, а процесс их разметки строить намного дороже, нежели найти их где-то ещё. Вам предстоит выяснить, есть ли эти данные внутри Яндекса. Или, может быть, они есть в интернете? Как сопоставить эти данные с сущностями из базы данных Музыки/Кинопоиска/Книг?

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Хорошо владеете теорией вероятностей и математической статистикой
* Можете делать выводы на основе данных
* Умеете программировать на Python и SQL
* Понимаете, как работает интернет

* Работали с распределёнными системами хранения и обработки данных MapReduce
* Имеете опыт работы с ML
* Писали парсеры
* Работали с платформами для краудсорсинга: Label Studio, Toloka, Amazon Mechanical Turk и т. д.

<iframe frameborder="no" scrolling="no" allowfullscreen="" src="https://frontend.vh.yandex.ru/player/4c4baf120f4a16ba9d20dc36f807f6e2?loop=false&amp;autoplay=0&amp;mute=0&recommendations=off"></iframe>

Yandex Crowd — это крупный инфраструктурный сервис Яндекса. Мы внедряем краудсорсинг для масштабирования бизнес-процессов, таких как разметка данных, модерация контента, полевые исследования, тестирование, и строим внутренние продуктовые функции: клиентский сервис, телемаркетинг, локализацию и документирование.

Мы запустили краудсорсинговую платформу Яндекс Задания, участвовали в запуске YandeхGPT, выходе Яндекс Поиска в Казахстан, обучении Алисы арабскому языку и даже шёпоту — и во многих других проектах Яндекса.

Мы ищем Crowd Solutions Architect (CSA) в службу разметки данных краудсорсинга. Вы будете создавать, поддерживать и развивать процессы, связанные с разметкой данных для сервисов Яндекса. Ваша главная задача — реализовать качественную разметку данных, учитывая специфику предметной области и продукта, для которого размечают данные, будь то ML или автоматизация бизнес-процессов. Вы будете заниматься и технической реализацией, и менеджерскими задачами — в большинстве случаев распределение близко к 50 : 50.

* Взаимодействовать с заказчиком, собирать требования для проекта разметки данных, декомпозировать задачу и проектировать решение
* Составлять план работ и формировать бюджет проекта
* Строить пайплайны сбора и обработки данных
* Готовить эксперименты и исследования, выгружать, преобразовывать и очищать данные
* Оценивать результаты: скорость разметки и качество полученных данных
* Определять ключевые метрики работы проекта и методику их расчёта
* Строить дашборды, чтобы анализировать или отслеживать метрики проектов разметки и процессов в целом
* Улучшать качество проектов
* Взаимодействовать с исполнителями заданий по разметке данных
* Организовывать взаимодействие со смежными командами

* Знакомы с Python, Java или Groovy, умеете писать скрипты для обработки или преобразования данных на одном из этих языков
* Понимаете основы инфографики
* Обрабатывали объёмные файлы (JSON, TSV, CSV)
* Умеете писать и применять SQL-запросы
* Можете переключаться между разными задачами и направлениями работы
* Взаимодействовали с заказчиками, способны управлять ожиданиями, оценивать сроки, вести обсуждения задач и фиксировать результаты
* Готовы работать с быстро развивающимися сервисами при меняющихся требованиях

* Знаете, что такое API (Rest API), взаимодействовали с сервисами по API
* Понимаете принципы машинного обучения
* Применяли математическую статистику в работе
* Настраивали и запускали проекты в Толоке

* Сильную и дружную команду, 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 для всех, кто успешно прошёл ревью
* Гибкий график работы
* Ипотечные программы: под 3% на 10 лет или без процентов на три года
* Расширенную программу ДМС, оплату 80% стоимости ДМС для супругов и детей
* Компенсацию затрат на питание на территории офиса
* Спортзал, тренажёрный зал, йогу в офисе
* Бесплатную парковку для сотрудников

Контент-система — инфраструктура, с помощью которой миллиарды баннеров подготавливаются для отбора в рекламном движке и последующего отображения.

Статистика — это сервисы, предназначенные для сбора и агрегации статистики о взаимодействии миллионов пользователей с миллиардами баннеров. Обе системы работают с огромными потоками данных на тысячах серверов, используют BigRT-ядро с гарантиями exactly once.

Статистика (Rtstat, RTABT) — витрина данных для рекламодателей, партнёров, инфраструктура для быстрых экспериментов и аналитиков.

Контент-система (Цезарь, Плутониум) — строим инфру будущего для попадания баннеров в отбор через 30 минут после их создания. Для обоих проектов характерны большие нагрузки: обрабатываем потоки, измеримые в гигабайтах в секунду, и сообщения — в миллионах в секунду.

Наш стек:

* Основной код на C++
* Python для инфраструктуры и инструментов
* YT для хранения и MapReduce-обработки
* BigRT для потоковой обработки данных

Развитие и поддержка платформы потоковой обработки данных

И в статистике, и в контент-системе используются BigRT и YT для потоковой обработки событий и для хранения полученных результатов. Системы обрабатывают гигабайты данных и миллионы сообщений каждую секунду. Это довольно много — соответственно, у нас есть задачи по оптимизации железных ресурсов, потребляемых системами. Также у нас есть много задач по переводу старых процессов на новую архитектуру: почти всё созданное на MapReduce мы переводим на BigRT.

Тестирование, приёмка и эксплуатация наших систем

У нас инфраструктурные команды, и все изменения мы проверяем и релизим самостоятельно. Это стимулирует нас улучшать релизные и приёмочные процессы. А ещё мы постоянно инвестируем время в повышение стабильности наших систем.

* Хорошо знаете C++ и STL
* Знаете классические алгоритмы и структуры данных
* Имеете опыт промышленной разработки
* Понимаете ключевые аспекты построения распределённых систем
* Знакомы с Linux

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.

Разрабатывать уникальные решения, влияющие на будущее распределённых систем хранения данных

Для развития платформы мы много используем C++, поэтому важно уметь писать эффективный и понятный код, оптимизировать его, а также читать чужой код.

Заниматься опенсорс-разработкой

Большую часть разработки мы ведём в GitHub, поэтому всегда можно будет посмотреть на результат выполненных задач. Мы не только разрабатываем и эксплуатируем высоконагруженную систему с открытым исходным кодом, но и много выступаем на различных конференциях: Highload, CodeFest, Yandex for Developers.

* Любите С++, хорошо им владеете и пишете на нём больше трёх лет
* Знаете классические алгоритмы и структуры данных и умеете их применять на практике
* Понимаете парадигму многопоточности, знакомы с основными подходами, проблемами и ограничениями в этой области
* Имеете опыт разработки высоконагруженных, распределённых, близких к «железу» сервисов или сервисов реального времени

YDB — это распределённая отказоустойчивая реляционная БД с открытым исходным кодом. Вместе со стеком serverless-технологий YDB позволяет организовать систему хранения и обработки данных для самых сложных и требовательных приложений.

YDB — это ещё и 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 другие.

Внутри команды есть два направления, которыми вы сможете заниматься:

Горизонтальное масштабирование, высокая доступность и отказоустойчивость

Система должна уметь динамически перераспределять логические компоненты по узлам системы, реагировать на изменения нагрузки на компонентах и узлах. Управление логическими компонентами (таблетками) включает в себя распределение их по узлам кластера, учёт метрик работы таблеток и узлов, перемещение таблеток с перегруженных узлов, автоматическое партицирование таблиц с данными при увеличении их объёма или росте нагрузки.

На уровень выше система должна в каждый момент знать, из каких таблеток состоит, например, таблица или топик, и уметь распространять это знание по узлам системы так, чтобы обеспечить консистентное выполнение пользовательских SQL-запросов, манипуляций пользователя с самими таблицами и автоматическое управление партицированием таблиц.

Жизнью таблеток, устройством и жизнью пользовательских объектов схемы базы данных управляют компоненты системной распределённой инфраструктуры YDB.

От качественного решения подобных задач зависят многие видимые пользователю характеристики базы данных: консистентность, отзывчивость и пропускная способность.
Мы постоянно развиваем и улучшаем наши управляющие компоненты, чтобы увеличивать производительность, предоставлять пользователям новую функциональность и расширять сценарии применения YDB.

Безопасность доступа и работы с данными

Сюда входят аутентификация, проверка прав на выполнение действий с данными и объектами, манипуляции правами, интеграции с различными системами управления идентификацией и доступом, работа с секретами, аудитное логирование. От работы подсистем безопасности зависит сохранность пользовательских данных.

Большая часть разработки ведётся в GitHub, поэтому вы сможете публично поделиться результатами своей работы.

Развитие новой функциональности

Вы будете реализовывать новые алгоритмы балансировки. Разрабатывать подходы к масштабированию компонент системной распределённой инфраструктуры. Добавлять интеграции с внешними системами управления идентификацией и доступом. Развивать работу с секретами.

Улучшение того, что уже есть

Понадобится развивать алгоритмы балансировки логических компонент. Улучшать автоматическое партиционирование таблиц. Уменьшать стоимость выполнения пользовательских и системных операций со схемой. Развивать систему прав YDB и её взаимодействие с внешними системами управления доступом. Улучшать подсистему аудитного логирования.

RnD и взаимодействие со смежными командами

Важно изучать проблемы в реализации и предлагать, как решить их. Вы будете общаться с командами других подсистем YDB и вместе выбирать оптимальные решения при проектировании изменений.

* Любите С++, хорошо им владеете и пишете на нём больше трёх лет
* Знаете и умеете применять классические алгоритмы и структуры данных
* Понимаете парадигму многопоточности, знакомы с основными подходами, проблемами и ограничениями в этой области
* Разрабатывали высоконагруженные, распределённые, близкие к железу сервисы или сервисы реального времени

<iframe width=560 height=315 src="https://frontend.vh.yandex.ru/player/vI18JipZvxXo?from=videohub&mute=1&autoplay=1&branding=0" allow="autoplay; fullscreen; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture; encrypted-media" frameborder="0" scrolling="no" allowfullscreen="allowfullscreen"></iframe>

Единая база данных рекламы — это реляционная база данных, построенная поверх динамических таблиц YTsaurus. Наша база хранит, обрабатывает и поставляет рекламные данные в другие сервисы Яндекса. Она совмещает все возможности динамических таблиц YTsaurus (транзакционность, масштабируемость) и потоковых процессингов. Это позволяет нам гибко комбинировать транзакционные и нетранзакционные подходы при решении задач.

Цель нашего проекта — построить базу данных, которая сможет заменить традиционные реляционные БД. Проект находится в центре стремительно развивающихся рекламных технологий, а инфраструктурные решения, созданные у нас, затем используются во всем Яндексе.

Ядро базы данных

Вы станете оптимизировать скорость выполнения запросов и само хранилище с помощью более компактных структур данных. При этом у вас будет возможность контрибьютить в кодовую базу YTSaurus.

Платформа процессинга

Вас ждут задачи, связанные с развитием собственного фреймворка для потоковой обработки данных: нужно добавлять новые функции, чтобы заменить MapReduce-парадигму обработки данных потоковой.

Базовая инфраструктура

Мы постоянно улучшаем стабильность и повышаем скорость работы наших сервисов. Вы тоже будете в этом участвовать.

* Готовы разрабатывать на C++
* Знаете классические алгоритмы и структуры данных
* Понимаете парадигму многопоточности, знакомы с основными алгоритмами и частыми проблемами этой области
* Понимаете ключевые аспекты построения отказоустойчивых распределённых систем
* Умеете писать легкочитаемый код

* Понимаете принципы работы баз данных
* Разрабатывали распределённые системы хранения и обработки данных

<iframe width=560 height=315 src="https://frontend.vh.yandex.ru/player/vq5o3Lf08AmY?from=videohub&mute=1&autoplay=1&branding=0" allow="autoplay; fullscreen; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture; encrypted-media" frameborder="0" scrolling="no" allowfullscreen="allowfullscreen"></iframe>

В основе большинства сервисов Яндекса лежат рекомендательные системы. Мы разрабатываем и развиваем общую инфраструктуру рекомендательных систем. Наша платформа позволяет быстро запустить сервис, а также легко расширять и развивать его. Кроме того, мы поддерживаем и развиваем рекомендательную систему в рекламе.

* поддерживать и развивать инфраструктуру рекомендаций, которые используются в самых разных частях Яндекса;
* модернизировать и развивать контент-систему, которая должна быть универсальной и легко адаптироваться под нужды разных сервисов;
* иметь дело с высоконагруженными системами, работающими 24/7;
* работать на стыке инфраструктуры и ML, внедрять ML-инструменты.

* готовы разрабатывать на C++;
* знаете классические алгоритмы и структуры данных;
* понимаете парадигму многопоточности, знакомы с основными алгоритмами и частыми проблемами этой области;
* понимаете ключевые аспекты построения отказоустойчивых распределенных систем;
* умеете писать легкочитаемый код.

* создавали рекомендательные или другие подобные сервисы;
* знакомы с технологиями отбора рекламы.

Реклама — один из самых высоконагруженных сервисов Яндекса, который выдерживает до 700K RPS и оперирует миллиардами объявлений.

Мы занимаемся подготовкой, обработкой и доставкой данных под показывающий рантайм, а также быстрым сбором статистики: расчётом нейросетевых моделей, генерацией баннеров, построением умных индексов k-NN. Наши системы обрабатывают десятки гигабайт сжатых данных в секунду и оперируют стейтом в сотни терабайт.

Некоторое время назад мы совершили квантовый скачок, когда перевезли ключевые компоненты с парадигмы MapReduce в стриминговую обработку данных.

Наши доклады с конференций:

* Эффективное обновление состояний в базе данных из сервисов потоковой обработки
* Как реклама Яндекса генерирует с помощью GPT-нейросетей заголовки для трёх миллиардов объявлений

Что вы получите, если придёте к нам:

* Узнаете, как правильно настраивать динтаблицы YTSaurus, чтобы удерживать любую нагрузку
* Научитесь писать многопоточный код на C++ и узнаете, чем отличаются файберы от тредов
* Поймете, как сменой аллокатора ускорить систему на 30% — или замедлить
* Разберетесь, как строить действительно exactly-once-системы

Быстрые рекламные данные

Для бизнеса крайне важно, чтобы любое событие — будь то изменение цены товара или клик пользователя — как можно быстрее было учтено в финальном ранжировании. Наша задача состоит в том, чтобы снижать эти задержки до минут и секунд. Мы уже сделали быстрые профили всех основных рекламных сущностей. Теперь занимаемся инкрементальным обновлением всех рекламных баз и индексов.

Real-Time Machine Learning

Помимо простой доставки обновлённых профилей до рантайма, особняком стоит задача дообучения нейросетевых моделей на свежих данных. Мы делаем первые шаги к переносу построения датасетов из MapReduce в RT. Нам необходимо построить систему, которая способна с минутной задержкой обрабатывать более 10 ГБ/с входных данных, осуществляя оконный join сразу нескольких логов. Для этого мы активно развиваем собственный фреймворк потоковой обработки данных.

Единая база Яндекс Рекламы

База с рекламными данными должна одновременно обладать свойствами, которые на первый взгляд выглядят конфликтующими: способность хранить десятки ТБ данных, обеспечивать высоконагруженный синхронный доступ и поддерживать регулярные массовые асинхронные неблокирующие модификации. Поэтому мы развиваем собственную реляционную базу поверх динамических таблиц YTSaurus.

* Имеете опыт разработки на C++ или желаете этому научиться

* Знакомы с YTSaurus, Hadoop, Spark, Flink, Kafka

VARIOQUB — это новый сервис Яндекса для проведения А/Б-экспериментов. Платформа позволяет проверять новые идеи — от улучшений в интерфейсе до алгоритмов поиска и инфраструктурных новшеств, а затем внедрять их для реальных пользователей.

В состав нашей платформы входит:
* высоконагруженный облачный сервис для разбиения запросов пользователей на экспериментальные группы;
* облачная система подсчёта статистики;
* аналитические инструменты для быстрого анализа результатов экспериментов.

Наша система уже валидирует гипотезы в Поиске, Алисе, Музыке и сотнях других сервисах Яндекса, а сейчас мы активно развиваем продукт для внешних клиентов — банков, телекоммуникационных компаний, интернет-магазинов. Ищем разработчика, который вместе с нами будет развивать VARIOQUB.

* Пишете код на Python или C++

Команда Финтеха Яндекса ищет бэкенд-разработчика в группу разработки сервисов клиентской эффективности. Мы создаём и развиваем распределённые отказоустойчивые бэкенд-системы на Kotlin, которые обеспечивают полный цикл взаимодействия банка с клиентом и операционным персоналом: от подачи претензии в мобильном приложении до отправки официальной корреспонденции. Наши сервисы обрабатывают миллионы обращений в год, интегрированы с десятками внутренних и внешних систем и работают по модели event-driven с каскадами асинхронных задач.

Мы работаем с несколькими ключевыми системами:
* Централизованная система клиентских претензий и обращений — принимает диспуты из мобильного и веб-приложения и взаимодействует с core-сервисами банка
* Система подготовки официальной корреспонденции, полностью работающая по модели event-driven: на входе — Kafka-топики core-banking, на выходе — output-тикеты в Tracker с PDF/ZIP-приложениями и отправка через ЭДО («Диадок»), внутри — каскад STQ-задач и роутинг по 40+ типам отчётов
* Job-router — раздаёт задачи живым исполнителям: верификации, QA-проверки, обработку эскалаций, учитывает компетенции исполнителей и антифрод-ограничения
* WFM-core — управляет операционным персоналом: отслеживает статусы сотрудников, оргструктуру, историю активности с партиционированием, имеет конфигурируемый граф переходов состояний и интегрируется с дашбордами тимлидов поддержки
* Support-quality-check — автоматизирует QA-службу поддержки: осуществляет двухфазное семплирование взаимодействий из YT/Chatterbox, создаёт оценочные задачи через job-router, публикует результаты в Tracker FTSQC с калибровкой и тикетами операционного риска

Разработка сервисов CX

Вам предстоит проектировать, разрабатывать и запускать микросервисы финансовых служб, повышать их отказоустойчивость, надёжность и производительность, развивать инфраструктуру, чтобы улучшать и оптимизировать взаимодействие банка с клиентом и операционным персоналом на всех этапах.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Разрабатываете бэкенд на Java или Kotlin от трёх лет
* Понимаете, как создавать распределённые отказоустойчивые системы и интеграции с большим количеством внешних и внутренних потребителей
* Работали на JVM-стеке (Kotlin, Java), знакомы со Spring Boot, PostgreSQL и асинхронными очередями
* Умеете планировать работу и оценивать сроки

Мы ищем продакт‑менеджера для развития функциональности личного кабинета для бизнеса. Наша цель — создать единое пространство: удобное для предпринимателя и эффективное для управления финансами компании.

Вам нужно будет работать с командами дизайна, разработки, интеграции и поддержки, а также напрямую с клиентами. Задача — сделать так, чтобы продукт давал полный контроль над платежами, картами и аналитикой, легко масштабировался и стал незаменимым инструментом в ежедневной работе бизнеса.

Развитие платформы

Вы будете превращать личный кабинет в центральное рабочее пространство мерчанта, где собраны все финансовые инструменты и сервисы, необходимые для эффективного управления компанией.

Оптимизация онбординга

Вам предстоит проектировать интуитивно понятные сценарии, которые помогут клиентам быстро начать работу с продуктом и самостоятельно решать задачи без обращения в поддержку.

Масштабирование модулей

Вы будете развивать ключевые функции системы — от настройки ролей и доступов до аналитики, управления документами и кастомизации продуктов.

Рост метрик продукта

Нужно будет искать и внедрять решения, которые помогут активнее привлекать новых пользователей, повышать конверсию на ключевых этапах и укреплять лояльность текущих клиентов.

Координация работы

Вы будете обеспечивать эффективное взаимодействие с командами разработки, дизайна, аналитики и бизнеса, чтобы своевременно реализовывать продуктовую стратегию.

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

* Работали с личными кабинетами в роли менеджера продукта
* Развивали B2B‑продукты или платформы
* Понимаете сценарии self‑service и onboarding
* Обладаете сильными навыками продуктовой аналитики и работы с метриками
* Умеете самостоятельно формировать и проверять продуктовые гипотезы

* Работали с кросс-функциональными командами и сложными интеграционными продуктами

Международное направление Яндекс Карт развивается параллельно с российским: мы пользуемся технологической базой, созданной в РФ, разрабатываем собственные решения и максимально плотно работаем с российской командой. Фокусные рынки — Турция, Казахстан, Узбекистан. Локальная специфика ставит множество нетривиальных продуктовых задач: маршруты по теневой стороне улиц, прохладные маршруты, моторежимы с камерами контроля попутного направления и многое другое — с проработкой от нуля до запуска.

Мы ищем менеджера, который будет отвечать за навигационный B2C-продукт на международных рынках и работать на стыке двух миров. С одной стороны — качество алгоритмической платформы: ранжирование маршрутов, прогноз времени в пути, геосаджесты. С другой — продуктовые фичи, которые пользователь видит и любит. Вас ждёт впечатляющий масштаб (миллионы DAU, лидерские доли на рынках) и возможность быстро увидеть результат работы.

Обеспечивать качество навигационной платформы

Вы будете отвечать за качество ядра навигационного продукта на международных рынках: ранжирование маршрутов, точность прогноза времени в пути, корректность геосаджестов. Вам предстоит выстраивать систему метрик качества, проводить эксперименты и плотно взаимодействовать с ML-командами, которые работают с моделями.

Запускать продуктово-навигационные фичи для пользователей

Вы будете придумывать и запускать фичи, которые делают навигацию лучше и заметнее для пользователя, управлять их жизненным циклом на всех этапах (от идеи и прототипа до релиза и измерения результата), отслеживать метрики.

Работать в кросс-функциональной команде

Необходимо будет приходить в смежные команды, инициировать совместную работу и добиваться результатов без прямого управления. Вам предстоит работать в матричной структуре, защищать свои решения, ставить цели с проработкой рисков и декомпозировать задачи.

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

* Работали продакт-менеджером более пяти лет, отвечали за качество алгоритмического продукта
* Взаимодействовали с ML-командами — понимаете, как устроены модели
* Придумывали и доводили до запуска фичи — не только метрики и воронки, но и продуктовые решения с измеримым результатом
* Умеете выстраивать систему метрик, проводить A/B-эксперименты и доказывать качество цифрами
* Свободно общаетесь с технической командой — можете обсуждать алгоритмы, архитектуру и trade-offs на одном языке с разработчиками
* Проактивны в кросс-функциональной работе
* Владеете английским на уровне не ниже Upper-Intermediate
* Готовы к командировкам в Турцию, Казахстан и Узбекистан для изучения локальной специфики

* Работали с геопродуктами, навигацией, картографией или маршрутизацией
* Запускали продукты на развивающихся рынках: в Турции, Казахстане или Узбекистане
* Работали в командах ранжирования и выдачи (Авито, Ozon, Wildberries, hh.ru) или маршрутизации (Такси и Delivery Яндекса, 2ГИС, inDrive)
* Понимаете пользовательскую сторону продукта — UX, дизайн, результаты исследований

Наша команда отвечает за прогнозирование и анализ ключевых KPI поискового продукта — метрик, которые отражают состояние одного из основных пользовательских сценариев. От качества прогнозов и анализа отклонений зависят продуктовые решения, приоритизация инициатив и понимание того, куда движется продукт. Наша работа помогает бизнесу и продуктовым командам понимать, как меняются основные метрики, какие факторы влияют на их динамику и насколько фактические результаты соответствуют ожиданиям.

Чем мы занимаемся

* Строим прогнозы KPI-метрик. Регулярно прогнозируем ключевые показатели поиска: оцениваем будущую динамику метрик, учитываем сезонность, продуктовые изменения, внешние факторы и исторические тренды. Эти прогнозы используются для планирования, постановки целей и оценки эффективности команд.
* Улучшаем процессы и логику построения KPI. Развиваем методологию расчёта и прогнозирования KPI: уточняем определения метрик, улучшаем модели, автоматизируем рутинные процессы, повышаем прозрачность и воспроизводимость расчётов. Важно, чтобы KPI были понятными, устойчивыми и полезными для принятия решений.
* Анализируем отклонения от прогнозов. Разбираемся, почему фактические значения метрик отличаются от ожидаемых: ищем драйверы роста или падения, оцениваем влияние продуктовых запусков, изменений в пользовательском поведении, сезонности, качества поиска и других факторов. По итогам анализа формулируем выводы и рекомендации для продуктовых и бизнес-команд.

Ищем аналитика, которому интересно работать на стыке продукта, бизнеса и данных. Важно не только уметь строить расчёты, но и понимать, что стоит за изменениями метрик, задавать правильные вопросы и объяснять результаты понятным языком. Вы сможете влиять на то, как формулируются цели, как измеряется успех и как команды принимают решения на основе данных.

Анализировать отклонения от прогноза

Вам предстоит разбираться, почему фактические значения KPI отличаются от ожидаемых. Вы будете декомпозировать изменения по факторам: таким как трафик, сезонность, пользовательское поведение, продуктовые запуски, изменения в качестве поиска и технические причины.

Улучшать логику расчёта KPI

Вы будете развивать методологию построения KPI: уточнять определения метрик, проверять корректность расчётов, находить слабые места в текущей логике и предлагать более устойчивые и прозрачные подходы.

Развивать процессы KPI-сессий

Нужно будет готовить аналитику для регулярных KPI-сессий: собирать данные, формировать выводы, визуализировать динамику метрик и подсвечивать ключевые изменения. Вы будете делать процесс обсуждения KPI более понятным, воспроизводимым и полезным для принятия решений.

Искать причины изменений в данных

Предстоит анализировать большие массивы данных, находить закономерности, аномалии и факторы, влияющие на динамику метрик, отделять случайные колебания от значимых изменений и формулировать понятные выводы для продуктовых и бизнес-команд.

Автоматизировать аналитику и отчётность

Вы будете оптимизировать регулярные расчёты, мониторинги и дашборды, снижать долю ручной работы, повышать надёжность процессов и делать так, чтобы прогнозы, разборы отклонений и отчёты можно было быстро обновлять и переиспользовать.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Работали с продуктовыми или бизнес-метриками
* Строили прогнозы и анализировали временные ряды
* Анализировали причины отклонений факта от плана или прогноза
* Работали с SQL и большими объёмами данных
* Готовили аналитические выводы для менеджмента или продуктовых команд
* Строили дашборды и автоматизировали отчётность в DataLens
* Проводили статистический анализ и проверку гипотез

* Системно мыслите и внимательны к деталям
* Умеете работать с неоднозначными задачами и неполными данными
* Способны декомпозировать сложные изменения метрик на понятные факторы
* Умеете превращать данные в выводы и рекомендации
* Хотите улучшать процессы, а не просто выполнять регулярные расчёты
* Готовы взаимодействовать с разными командами и защищать аналитическую позицию

Если какая-то технология приносит деньги, то она быстро становится сложносочинённой. Реклама в Яндексе как раз такая — одна из самых технологически сложных систем.

Мы работаем на международном рынке рекламы, у нас весь рекламный стек свой. В команде можно и нужно крутить все части современной рекламной системы: кандидатогенерацию, предсказатели, рекомендации.

Мы хотим улучшить существующий ML-пайплайн, добавив в него современные нейросетевые решения. Предстоит внедрить новые модели, использующие рекламные признаки и пользовательскую историю, сравнить их с текущими решениями и довести успешные варианты до использования в продукте.

Обучение ML-моделей под разные задачи

Вы будете улучшать прогнозаторы кликов, конверсий, ставок и работать с аукционами. Ваши задачи — обучение мультиязычных NLP-моделей и адаптация решений под особенности конкретных стран.

Работа с пайплайном и выкатка в прод

Вам предстоит строить end-to-end ML-пайплайны: собирать и готовить данные, офлайн- и онлайн-метрики, заниматься оптимизацией инференса.

Совместная работа с продуктовой и технической командами

Нужно будет активно взаимодействовать с командами продукта и другими, участвовать не только в инженерных, но и в продуктовых решениях.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Строили end-to-end ML-пайплайны и доводили решения до продакшена
* Хотите заниматься прикладными ML-исследованиями
* Имеете практический опыт в NLP или RecSys

На рынках Азии, Африки и Ближнего Востока деньги до сих пор живут в наличных, а кредит недоступен большинству людей: нет кредитной истории, нет привычки к безналичной оплате, нет банковского приложения под рукой. Мы строим здесь consumer fintech с нуля.

Первый продукт — BNPL, который мы уже запустили в Пакистане: лимит, скоринг, рассрочка и повторные покупки для аудитории, которую банки никогда не обслуживали. Сейчас вокруг него вырастает полноценный платёжный продукт.

При этом основная часть покупок на этих рынках происходит не в интернете, а в физическом мире — в магазинах, торговых центрах, на рынках, в кафе. Поэтому офлайн-сценарии для нас остаются ключевыми: тот же BNPL и та же корзина должны работать у кассы так же естественно, как в онлайн-чекауте. Мы строим продукт, который начинается онлайн и продолжается в офлайне — один лимит, одна история покупок, один график платежей, независимо от того, где человек платит. Поверх этого — AI-инструменты, которые структурируют фрагментированный контент магазинов в каталоги и рекомендации, и shop-сценарии, естественно вырастающие из платежа.

Ищем IC-дизайнера, который не боится неопределённости и умеет превращать хаотичные сигналы в системные интерфейсные решения. У нас дизайнеры — стратегические партнёры менеджеров: глубоко погружаются в контекст рынка и бизнеса, вместе с менеджерами принимают решения и защищают их перед командой. А ещё мы ездим в командировки — смотреть, как человек реально платит на рынке в Карачи и что происходит с интерфейсом, когда рядом очередь.

Больше о том, как мы внедряем технологии в креатив, — в канале Yandex for TechnoCreative. Все профессии внутри разделов

Работа с продуктом

Вам предстоит в креативной паре с продуктовым менеджером участвовать в проработке архитектуры финтех-сценариев, таких как онбординг и верификация, оформление рассрочки, оплата в приложении и в физических точках, график платежей, напоминания и просрочки. Это проектирование эстетичных и удобных мобильных интерфейсов и участие в стратегии развития продукта.

Взаимодействие с командой

Вы будете работать с платёжной и риск-командой, а также с ML- и AI-инженерами: проектировать логику скоринга и агентских сценариев так, чтобы для пользователя они оставались понятными и предсказуемыми.

* От пяти лет работали продуктовым дизайнером в B2C-продуктах с широкой аудиторией
* Не менее трёх лет работали над крупными B2C-продуктами
* Работали в сложных mobile-first-продуктах с развитой архитектурой и множеством взаимосвязанных модулей
* Развивали дизайн-систему: проектировали и масштабировали паттерны, следили за их консистентностью и применением в продукте
* Понимаете, что доверие в финтехе проектируется: важны прозрачность условий, тон, поведение продукта в момент отказа и просрочки
* Говорите на английском языке
* Готовы к концептуальной работе с большой долей неопределённости
* Хотите почувствовать себя этнографом и отправиться в приключение в командировку
* Говорите на английском языке

* Работали в финтехе, платёжных или кредитных продуктах
* Работали в e-commerce, ритейле или с поисковыми сценариями
* Делали offline-to-online-продукты

Команда биллинга — важная часть Yandex Cloud. Мы обеспечиваем функционирование ключевой для бизнеса системы, которая работает с большими нагрузками и охватывает множество сервисов. Мы влияем на финансовые показатели и уровень удовлетворённости пользователей. Благодаря разнообразию задач и возможности участвовать в новых инициативах Yandex Cloud наша работа всегда интересна и динамична.

Модернизация систем биллинга Yandex Cloud

Мы начинаем масштабную трансформацию нашей архитектуры. Наша цель — преобразовать монолитную систему на Python в набор сервисов на Go. Мы используем современные подходы к проектированию, чтобы обеспечить гибкость и удобство поддержки системы.

Вам предстоит активно работать с Go-кодом, проектировать и разрабатывать новые сервисы. Вы сможете улучшить масштабируемость системы и обеспечить плавный переход от старой архитектуры к новой. Это отличная возможность получить опыт работы с распределёнными системами и микросервисной архитектурой.

Почему стоит присоединиться к нам

Модернизация стартовала в начале 2025 года — это идеальный момент, чтобы стать частью команды. Вы сможете участвовать в формировании новой архитектуры и получить уникальный опыт миграции сложной системы на современный стек технологий.

Кроме того, у вас будет возможность реализовать свои идеи, которые могут стать основой для новых сервисов и команд Yandex Cloud.

Мы распределены между Москвой, Санкт-Петербургом и Екатеринбургом, но регулярно собираемся вместе. В нашей команде ценится поддержка и сотрудничество — независимо от стажа и должности, участники команды отзывчиво помогают друг другу. Мы одна из немногих команд в Яндексе, где есть:
* Системные аналитики, исследующие и документирующие текущее устройство системы и требования к ней
* Выделенные SRE-специалисты для инфраструктурных задач
* Архитекторы, обеспечивающие качественное проектирование системы

Почему стоит к нам присоединиться
* Возможность глубоко погрузиться как в технологии, так и в бизнес-процессы
* Приобретение экспертизы не только как продвинутого пользователя облачных решений, но и как их разработчика
* Регулярные архитектурные встречи, обсуждения решений и объяснения механизмов работы системы
* Поощрение инициативы и самостоятельного обучения
* Возможность участия в конференциях как слушатель и докладчик

Подписывайтесь на телеграм-канал Inside Yandex Cloud , чтобы узнать больше про нашу команду и технологии!

Разрабатывать и внедрять новые сервисы на Go

Сейчас мы запускаем масштабную трансформацию нашей архитектуры. Мы преобразуем монолитную легаси-систему на Python в набор отдельных сервисов на Go, используя Domain-Driven Design.

Писать чистый, поддерживаемый код, покрытый тестами и документацией

Вам предстоит писать чистый, поддерживаемый код для высоконагруженной распределённой системы. Код должен быть покрыт тестами и документацией.

Проводить code review и помогать коллегам

Вам предстоит проводить code review и помогать коллегам. Необходимо учитывать строгие требования к безопасности и соответствию нормативам, поскольку работа ведётся с системой, имеющей финансовую природу.

Участвовать в проектировании и дизайне новых компонентов системы

Вам предстоит непрерывно оптимизировать производительность и искать новые архитектурные решения.

Взаимодействовать с инфраструктурой и решать DevOps-задачи

Вам предстоит создавать эффективные интерфейсы взаимодействия между сервисами.

* Уверенно знаете Go и тулинг, умеете писать чистый и поддерживаемый код
* Умеете тестировать и профилировать свой код
* Работали с OLTP- и OLAP-базами данных
* Работали с распределёнными брокерами сообщений
* Интересуетесь распределёнными системами и понимаете их особенности
* Готовы активно участвовать в проектировании и обсуждении технических решений
* Умеете погружаться в исследование сложных задач

* Умеете создавать сервисы end-to-end: от дизайна и разработки до развёртывания и поддержки
* Участвовали в разработке высоконагруженных и распределённых систем
* Владеете инструментами для управления инфраструктурой (Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Jenkins и т. п.)
* Владеете инструментами мониторинга (Prometheus, Grafana, Elastic Stack, Datadog)
* Работали с облачными сервисами

Yandex Crowd — это крупный инфраструктурный сервис Яндекса. Мы внедряем краудсорсинг для масштабирования бизнес-процессов за счёт разметки данных, модерации контента, полевых исследований, тестирования и строим внутренние продуктовые функции, такие как клиентский сервис, телемаркетинг, локализация и документирование.

Одно из ключевых направлений — повышение эффективности клиентского сервиса. Для этого мы развиваем продукт Tandava — low-code-платформу для автоматизации поддержки пользователей. Ежедневно через неё запускаются миллионы пайплайнов, которые автоматизируют разметку и маршрутизацию обращений, а также общение с клиентами. Для настройки пайплайнов можно использовать как детерминированные правила, так и ML-технологии: классификаторы, RAG, LLM. Также мы расширяем платформу в сторону более автономных сценариев: в будущем появится возможность настраивать AI-агентов внутри платформы.

Проектирование сервисов бэкенда платформы Yandex Crowd

Вы будете проектировать новые сервисы и перерабатывать архитектуру уже существующих.

Решение сложных задач по оптимизации производительности

Вам предстоит анализировать и оптимизировать ключевые компоненты системы: код, базу данных, инфраструктуру. Нужно будет устранять слабые места, повышать производительность и масштабируемость системы под нагрузкой.

Создание инструментов для повышения observability сервисов

Предстоит разрабатывать и внедрять инструменты мониторинга, логирования и трассировки сервисов, чтобы оперативно выявлять, диагностировать и устранять проблемы в работе системы.

Настройка и улучшение инфраструктуры

Нужно будет настраивать и оптимизировать инфраструктуру с использованием современных инструментов для автоматизации процессов, повышения отказоустойчивости.

Масштабирование системы

Вы будете ускорять работу системы, масштабировать её для растущей нагрузки, совместно с продакт-менеджером развивать архитектуру платформы под новые продуктовые сценарии.


Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Хорошо знаете Java или Kotlin
* Умеете строить архитектуру сложных высоконагруженных систем, инкрементально приводить её к целевому состоянию
* Понимаете специфику и область применения различных решений для хранения данных
* Предпочитаете разбираться в ситуации, прежде чем предлагать решения, выясняете плюсы и минусы решений и готовы их обосновывать
* Интересуетесь развитием продукта и стремитесь понять, где, как и для кого будет работать ваш код

* Имеете опыт в разработке аналогичных low-code-платформ

Алиса — виртуальный помощник, который живёт на разных поверхностях: от чатов до колонок и ТВ. Группа маркетинговой аналитики определяет эффективность рекламы, помогает запускать маркетинговые кампании, исследует пользователей Алисы и создаёт инструменты для мониторинга качества привлечения.

Мы ищем аналитика, который поможет нам улучшить качество онбординга и привлечения пользователей в чатовую Алису.

Создание инструментов для мониторинга качества коммуникаций и поиска точек роста

Вы будете создавать дашборды, с помощью которых мы сможем оперативно отвечать на вопрос: «Какие коммуникации нужно остановить или доработать, а какие масштабировать?»

Работа с сегментацией аудитории и персонализацией коммуникаций

Вам предстоит разобраться, кому, когда и какую коммуникацию необходимо показывать для лучшего удержания или привлечения в продукт.

Формирование и проверка гипотез

Вы будете формулировать гипотезы по улучшению наших коммуникаций для роста ключевых метрик бизнеса, а также проектировать, запускать и анализировать эксперименты, чтобы подтвердить или опровергнуть эти гипотезы.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Более двух лет работали аналитиком
* Проводили A/B-тесты
* Пишете на Python и знаете алгоритмы
* Знаете математическую статистику и теорию вероятностей
* Любите работать с данными и умеете извлекать из них практический результат
* Самостоятельны и готовы браться за новые задачи, для которых нет готового решения
* Быстро усваиваете большой объём новой информации