Работа в Яндексе: вакансии IT и digital

Яндекс Go — единое приложение, которое помогает людям решать повседневные задачи в городе быстро и точно в срок. У нас множество каналов привлечения пользователей: от объектов на карте в приложении и видео в браузерах до рекламы на ТВ и билбордах. Наша задача — оценить потенциал каждого из каналов, чтобы инвестиции в маркетинг были наиболее эффективными.

Продуктовый аналитик Такси — человек, который будет полноценно участвовать в развитии сервиса. Мы ожидаем, что вы будете не просто проводить анализ данных, а предлагать свои идеи по улучшению бизнес-процессов.

Аналитика эффективности каналов привлечения

Наша цель — вырастить число пользователей e-com-сервисов в Яндекс Go. Предстоит изучать эффективность маркетинговых каналов, в том числе замерять инкрементальность отдельных видов in-app-коммуникаций. Оценивать ёмкость аудитории новичков сервисов Go и сегментов отдельных тарифов Такси. Сравнивать эффективность кросс-сервисных кампаний (сочетаний оферов разных сервисов) с независимым промоутированием. Объяснять полученные результаты маркетологам и помогать бизнесу грамотно инвестировать деньги.

Аналитика приложения Go

Предстоит заниматься полноценной аналитикой: генерировать и проверять гипотезы, настраивать А/Б-тесты, анализировать их результаты и предлагать улучшения приложения. Много времени проводить с SQL, Python и системами визуализации (но нужно понимать, что это только инструменты, основной результат вашей работы — влияние на решения).

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

Наша команда занимается машинным обучением в Яндекс Картах. Мы помогаем пользователям находить места, куда они хотят добраться, и выбирать, где провести время. Также мы работаем с пользовательским контентом, например с отзывами и фотографиями, чтобы показывать ключевые особенности организаций. А ещё мы оцифровываем реальный мир: автоматически собираем карту из спутниковых снимков, панорам и фотографий.

С помощью ML мы стремимся сделать наши подходы масштабируемыми и решить задачи, которые раньше были под силу только человеку. Например, советовать хорошие места по очень сложным запросам или автоматически описывать интересующее пользователя место.

В нашей команде проводят разработку full stack — от идеи решения задачи до внедрения в продакшен. Мы разбираем проблемы в ответах моделей, проверяем работоспособность методов, изучая офлайн- и онлайн-метрики качества, имплементируем обученную модель для работы в рантайме или в регулярном пайплайне.

Наш стек: Python, С++, CatBoost, BERT, YaLM (Зелибоба), YandexGPT, YTsaurus, модели сегментации, детекции, векторизации и NeRF для CV-задач.

https://yandex.ru/project/vacancies/ml_analytics_maps

Качество поиска

Как найти магазины, в которых можно купить редкую деталь для автомобиля? В каком салоне красоты по-особому красят волосы? Отвечать на подобные вопросы не так просто, а для ML-разработчика в нашей команде это отдельный вызов. Мы улучшаем качество ответов поиска по сложным запросам, опираясь на всю известную нам информацию об организации, включая отзывы, фотографии, сайты и информацию о меню и услугах.

Выбор мест и персонализация

Мы запустили в Картах новый режим «Идеи». В нём предлагаем пользователям, куда сходить и чем заняться, и рассказываем про эти места, суммаризируя с помощью YandexGPT и моделей компьютерного зрения массивы информации про каждое место. Наша команда работает над качеством рекомендаций, чтобы подобранные организации как можно лучше соответствовали желаниям пользователя.

Большие языковые модели для обучения других нейросетей

Мы используем множество асессорских разметок для обучения моделей. Один из способов повысить эффективность асессоров и полезность данных для обучения — отдавать на разметку людям только сложные случаи, а для простых решений применять тяжёлые LLM. Наша команда повышает эффективность сбора разметок и общее качество данных для обучения, применяя YandexGPT, чтобы в конечном счёте улучшить опыт пользователя, предложив более точное ранжирование в поиске, более подходящие подсказки и описания мест.

* Хорошо понимаете принципы классического ML, RecSys, NLP или CV
* Знаете С++, Python или другой язык программирования
* Разбираетесь в базовых алгоритмах и структурах данных

<iframe width=560 height=315 src="https://frontend.vh.yandex.ru/player/vgk6q9ewSJ18?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>

Telegram активно растёт, в том числе как рекламная площадка. Рынок совершенно новый, без явных лидеров, и наш стартап нацелен на его большую часть, в том числе международную. У нас своя распределённая инфраструктура, которая каждую секунду с помощью сложных прогнозаторов, LLM и математики выбирает наилучшую рекламу для каждого канала. Мы решаем очень разные проблемы, пишем распределённый граф задач, realtime-антифрод, прогнозатор оптимальных ставок, масштабируем инфраструктуру и т. д.

Мы хотим очень быстро проверять гипотезы и ищем свой продуктовый to the moon :) Если вам интересно непосредственно работать с продуктом, быстро влиять на прод, писать код, думать о стабильности и масштабируемости, приходите!

Команда сконцентрирована в Москве, у нас startup like-атмосфера, каждый разработчик видит, что происходит во всём продукте, и может помочь в любой его точке. Для более тесной коммуникации мы работаем в офисе, а вечерами любим потусить. Если вам хочется быстро расти вместе с продуктом в сильном коллективе, приходите к нам :)

Продуктовые фичи, рекламные форматы

Предстоит работать над новыми форматами рекламы (каруселями, видео, картинками, дизайном), кнопками на постах, brand safety и многими другими продуктовыми задачами.

Realtime-система скоринга каналов

Развивать стриминговую систему, которая автоматически мониторит изменения в каналах (новые посты, реакции, просмотры) и анализирует текст, понимает, насколько контент качественный, канал живой, а аудитория активна и платежеспособна, считает фичи для ранжирования.

Развитие, приёмка и тестирование сервисов

Наш рантайм растёт, нужно понимать, как его тестировать, масштабировать и куда вкладываться, чтобы бизнес мог кратно расти.

* Работали с Python, C++ и SQL
* Знакомы с MapReduce
* Умеете эффективно работать в команде и решать комплексные технические задачи

* Работали техлидом
* Занимались дизайном архитектуры бэкенда приложений
* Быстро пишете хороший продуктовый или инфраструктурный код
* Инициативны: умеете сами находить задачи, а не ждать отмашки руководителя

Яндекс Путешествия — сервис, который помогает спланировать поездку за несколько минут: подобрать билеты, отель или апартаменты, почитать отзывы и оплатить всё картой.

Мы — лидер среди сервисов бронирования отелей в России, и наша команда делает сервис командировок для бизнеса: сейчас — для малого и среднего, в перспективе — для крупного. Мы нацелены через пару лет стать номером один на рынке командировок в России.

Стек: Kotlin, Java 21, Spring, Spring Data JDBC, YT, PostgreSQL, YDB, Topics, gRPC.

Больше о нас

Развитие сервиса

Вам предстоит активно участвовать в развитии по-настоящему масштабного бизнеса, полезного каждому, кто хоть раз в жизни планировал отпуск или командировку. Вы будете создавать продуктовые решения в составе кросс-функциональной команды, в тесном переопылении с командами смежных сервисов — от разработки до продукта. Будете заниматься техническим развитием системы: строить масштабируемую архитектуру, внедрять новые технологии, улучшать стабильность и пропускную способность, повышать качество кода и скорость доставки. Нужно будет реализовывать интеграцию со смежными системами и автоматизировать процессы на стыке профессий. Предстоит искать нестандартные решения: мы часто делаем не так, как принято, и не так, как все, — это заложено в нашей ДНК.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Более 6 лет занимались коммерческой разработкой в кросс-функциональной команде на JVM-стеке или ином с готовностью перейти на JVM
* Готовы работать в гибридном формате из городов, где есть наши команды (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург) или удалённо из любого города РФ
* Готовы погружаться в продуктовый домен, понимать боли пользователя и решать их
* Понимаете, что такое N + 1 и почему O(n²) — это плохо
* Решали технические задачи в рамках сервиса или системы под ключ

* Умеете применять в работе ИИ-инструментарий без делегирования важных решений
* Работали напрямую с заказчиком

Ядро работы SOC Яндекса — обеспечение безопасности сложной технологической экосистемы компании через непрерывный мониторинг. Команда третьей линии анализирует угрозы, расследует инциденты и разрабатывает эффективные механизмы их обнаружения.

Какие задачи вас ждут

Обнаружение угроз
Вы будете заниматься полным циклом создания систем обнаружения угроз: исследовать новые методы атак, подключать важные источники данных, разрабатывать, тестировать и внедрять решения для мониторинга сервисов и инфраструктуры.

Расследование инцидентов безопасности
Вы будете анализировать сложные инциденты, используя экспертные методы работы с данными (логи, сетевой трафик, телеметрию), чтобы выявить первопричины и векторы атак.

Развитие SOC
Вы будете активно участвовать в проектах по автоматизации процессов, улучшению инфраструктуры SOC и внедрению лучших практик, чтобы сделать операционную деятельность максимально эффективной.

Больше о безопасности в Яндексе — в канале Yandex for Security

Мы ждём, что вы

• Работали в SOC на позициях 2-й или 3-й линии
• Понимаете жизненный цикл инцидента информационной безопасности (от обнаружения до ликвидации последствий)
• Понимаете принципы работы сетевых протоколов, операционных систем, облачных сред, систем виртуализации и контейнеризации
• Разрабатывали, тестировали и внедряли корреляционные правила и детекты аномалий
• Исследуете новые методы атак и разрабатываете эффективные методы их обнаружения
• Программируете или пишете скрипты для автоматизации задач (Python, Bash, PowerShell)
• Участвовали в проектах по улучшению и автоматизации процессов SOC

<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/vplviuutrqiipapgkhxf?autoplay=1&amp;mute=1" width="560"></iframe>

Geo — геоплатформа, на которой работает Яндекс Go. Мы отвечаем за всё, что связано с картой и определением местоположения: определяем адрес, рисуем объекты на карте, решаем вопросы с особыми зонами и перекрытиями, даём возможность выбрать точку на карте или написать текстом, сохраняем любимые адреса. Именно наш код позволяет водителю найти вас за минуту.

Наша команда небольшая. Мы предоставляем столько самостоятельности и ответственности, сколько вы готовы взять на себя. Можно вести проект полностью — от проработки продукта и архитектуры до запуска экспериментов для пользователей. Мы ценим, когда сотрудники приносят свои идеи и защищают их, — это не просто разрешено, а приветствуется.

Разработка фич

Вам предстоит вместе с продактом и дизайнером придумывать и создавать новые возможности: удобную посадку в аэропорту и на вокзале, умное определение местоположения, понятные подсказки об ограничениях остановки и маршрутах до точки. Среди уже реализованных фич — панорамы, определение точки пикапа по фото, отображение перекрытий и альтпин точки А.

Рефакторинг и оптимизация

Вам нужно будет делать приложение быстрым и надёжным: решать нетривиальные проблемы, ускорять код, стремиться к уровню отказоустойчивости в 99,99% и обязательно делиться с командой своими находками. Вам предстоит работать с модульной архитектурой, чётко разграничивать компоненты и продумывать удобную навигацию.

Планирование технического развития

Вы будете определять техническое направление работы команды: подбирать технологии для будущих фич, разрабатывать и поддерживать метрики качества, оптимизировать процессы разработки и предлагать способы улучшения кодовой базы. Ваше мнение при принятии архитектурных решений имеет большой вес.

* Обладаете богатым опытом разработки под Android и писали продакшен, которым пользуется много людей
* Фокусируетесь на качестве: пишете чистый поддерживаемый код и надёжные архитектурные решения
* Умеете думать шире своей платформы: понимаете продукт, бэкенд и соседей по командам
* Отлично знаете платформу и её внутреннее устройство

* Работали с оптимизацией и ускорением приложений
* Знаете современные подходы к визуальным интерфейсам и интерактивным UI
* Умеете работать с геосервисами: картами, маршрутизацией, геолокацией

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

<iframe width="560" height="315" src="https://runtime.strm.yandex.ru/player/video/vplv7v2ig6pijtyd4zdw?autoplay=0&mute=1" allow="autoplay; fullscreen; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture; encrypted-media" frameborder="0" scrolling="no"></iframe>

Команда core-продукта отвечает за все ключевые сценарии Яндекс Еды и Delivery и разрабатывает новые функции, чтобы пользоваться приложениями стало ещё удобнее. Мы отвечаем за всё, что видят пользователи в приложении Яндекс Еда, веб-версиях и в супераппе Яндекс Go: меню, поиск, корзину, тарифы, экраны заказа и доставки, трекинг и скидки.

Буткемп — это возможность поработать с несколькими командами подразделения core-продукта Еды и выбрать одну, в которой вы захотите остаться.

Как это будет:

В течение трёх месяцев вы поработаете в трёх разных командах подразделения: 4 недели в одной, по 3 недели ещё в двух. В каждой команде у вас будет бадди — человек, который расскажет о вашей и командной зонах ответственности, ответит на вопросы, будет давать вам задачи, следить за ходом их выполнения, помогать и предоставлять обратную связь.

В конце каждой недели у вас будет встреча 1-1 с бадди, на которой вы получите обратную связь по работе в компании, команде и своим задачам. В свою очередь команда и бадди дадут фидбэк по вашей работе, похвалят за успехи и помогут скорректировать подходы, если это необходимо.

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

Команда выбора

Отвечает за главную страницу — от списка ресторанов и магазинов, их ранжирования и различных подборок до рекламных интеграций, а также за фильтры, коллекции, баннерные коммуникации, карты самовывоза. Это самая важная часть приложений, так как именно здесь начинается путь пользователя. У нас запланирован большой бэклог продуктовых задач, чтобы помочь пользователю находить нужные блюда за счёт ML-механик и удобного UI/UX.

Команда заказа

Отвечает за процесс сопровождения клиента от формирования заказа до ожидания доставки. Мы стараемся создать максимально простой и понятный интерфейс, но при этом не потерять в качестве и гибкости функций. Наша глобальная цель — повысить конверсию собранных корзин в реальные заказы.

Команда опыта после заказа

Ключевая задача команды — предоставление реалтайм-трекинга по сотням тысяч заказов в нескольких приложениях. Это самый нагруженный продуктовый сервис, который должен максимально быстро и стабильно отвечать клиентам, при этом предоставлять информацию из десятков микросервисов, имеющих разную скорость ответа и доступность.

Команда роста

Отвечает за рост заказов в клиентском приложении Яндекс Еды. Мы развиваем платформу скидок и промокодов, улучшаем флоу их отображения, развиваем геймификацию и выдачу неденежных наград, а ещё создаём новые механики, которые приведут к новым заказам.

* Хорошо знаете C++ и работали с STL
* Занимались бэкенд-разработкой, работали с высоконагруженными системами
* Умеете согласовывать требования со смежными командами или продакт-менеджерами

* Разрабатывали многопоточные системы
* Работали с PostgreSQL, Redis
* Умеете проектировать архитектуру в распределённых системах

Яндекс 360 включает в себя Диск, Почту, Телемост и Календарь.

Мы ищем опытных инженеров. Вам предстоит разрабатывать и развивать общие технические и продуктовые компоненты наших приложений.

В работе будем использовать SwiftUI, Swift Concurrency и методологию Trunk Based Development.

Создание компонентов

Вы будете выделять общие компоненты из приложений и добавлять новые — те, что принесут максимальную пользу большинству команд. Мы искренне верим, что повторное использование кода и рабочих инструментов выгодно и разработчикам, и бизнесу.

Оптимизация приложений

Вы будете разрабатывать логику, которая повлияет на несколько продуктов сразу, искать узкие места в производительности и устранять их — чтобы каждая оптимизация была заметна и командам, и пользователям.

Внедрение технологий

Вы будете изучать и внедрять новые технологии в процесс разработки, чтобы повысить эффективность работы всех команд Яндекс 360.

Развитие CI/CD

Вы будете работать над амбициозной целью — избавиться от рутинных задач. Мы активно автоматизируем процессы, чтобы сделать работу приятнее и удобнее.

Больше о мобильной разработке в Яндексе — в канале Yandex for Mobile

* Занимались коммерческой разработкой мобильных приложений больше трёх лет
* Отлично знаете платформу iOS: SwiftUI, UIKit, GCD, Swift Concurrency
* Хорошо владеете Swift, не боитесь Gradle, Kotlin и других языков
* Умеете и любите работать в команде

* Работали с Kotlin Multiplatform и BDUI
* Имеете опыт автоматизации процессов

Большая часть кода Яндекса лежит в монорепозитории, использующем внутреннюю систему контроля версий Arc VCS. Arcanum — это веб-портал для комфортной работы с кодом и пул-реквестами, неотъемлемый компонент в процессах разработки наших продуктов. Он объединяет ревью, CI, релизы, собирает статистику и предоставляет удобную аналитику для тысяч разработчиков.

Наша команда из пяти человек отвечает за ключевые направления развития платформы: стабильность критичных процессов (например, сходимость автоматических проверок в пул-реквестах) и создание нового Dev Portal — единого интерфейса для управления репозиториями и автоматизации сборок. В роли тимлида вы возьмёте на себя управленческие и продуктовые задачи, освободив техлида для фокуса на архитектуре.

Наша цель — создавать инструменты разработки для таких же профессионалов, как мы сами, делая их работу максимально эффективной и предсказуемой.

Наша команда — это сплочённое сообщество экспертов, увлечённых идеей создания лучших инструментов для разработки. Мы ставим себе высокие планки и решаем сложные задачи. Arcanum — это сердце инженерной культуры Яндекса, и мы чувствуем ответственность за каждый процесс, который через него проходит.

У нас принято открыто обсуждать идеи, спорить и ставить их под сомнение безотносительно иерархии. Техлид Стас, который сфокусируется на архитектуре, и вы как тимлид будете работать в тандеме, объединяя техническую глубину и продуктовое видение. Мы ценим инициативу — многие фичи рождаются из гипотез самих разработчиков.

Вы будете работать с современным стеком (Java/Kotlin, Spring, gRPC, PostgreSQL) над задачами, которые видны и важны для всей компании. Мы создаём творческую исследовательскую среду, где можно влиять на развитие главной платформы для внутренней разработки. Наш принцип — сохранять баланс между скоростью, качеством и комфортом, чтобы работа приносила не только результат, но и удовольствие.

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

Повышение стабильности и устранение критических проблем

Вы будете отвечать за базовое качество сервиса. Сейчас, в эпоху агентской реальности, сервис испытывает повышенную нагрузку, и мы работаем над тем, чтобы наше базовое качество не пошатнулось. Ваша задача — сделать процессы надёжными и предсказуемыми.

Развитие Dev Portal и автоматизация процессов

Вы станете руководить созданием единой платформы, которая упростит жизнь команд, пользующихся Arcanum. Цель — снизить когнитивную нагрузку, дать общий контекст и предоставить разработчикам сквозные сценарии работы.

AI-friendly

Вы сделаете наши инструменты более дружелюбными к агентской жизни: новые API, скилы и поддержка сквозных агентских сценариев.

* Руководили командой от трёх разработчиков и выстраивали процессы
* Глубоко знаете Java и/или Kotlin, фреймворк Spring
* Проектировали и поддерживали высоконагруженные распределённые системы
* Умеете работать с gRPC, проектировать REST API
* Практиковались с PostgreSQL, понимаете принципы работы с реляционными БД
* Способны принимать продуктовые решения и отвечать за них

* Понимаете принципы построения систем контроля версий (VCS)
* Оптимизировали процессы CI/CD
* Сталкивались с задачами обеспечения compliance и аудита в разработке
* Знакомы с MongoDB или другими NoSQL-решениями
* Разделяете стремление создавать инструменты с продуманным UX для технических специалистов

Биллинг Yandex Cloud — это не только расчёт тарифов, но и управление различными внешними системами. Важно, чтобы все необходимые действия выполнялись один раз и корректно. Мы предоставляем интерфейсы для управления бизнес-инструментами и системами скидок, а также интегрируем с биллингом Yandex Cloud другие сервисы, которые хотят использовать наши тарифные и инструменты.

Ищем специалиста по работе с инфраструктурой, который будет отвечать за масштабирование и надёжную работу сервиса.

Решение эксплуатационных проблем в системе биллинга

Наша команда активно работает над надёжностью систем. Вам предстоит уделять особое внимание решению эксплуатационных проблем в системе биллинга.

Повышение стабильности, отказоустойчивости и масштабируемости сервиса

Мы активно работаем над тем, чтобы сервис реже давал сбои, быстрее реагировал на запросы и не тормозил из-за перегрузки. Вам предстоит оптимизировать время отклика сервиса, устранять проблемы, которые мешают ему работать без перебоев и справляться с повышенной нагрузкой.

Развитие систем мониторинга

Вам предстоит развивать системы мониторинга, чтобы обеспечивать безопасную и эффективную работу.

Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers

* Глубоко знаете Linux и сетевое администрирование (HTTP, TCP/IP)
* Понимаете общие принципы информационной безопасности и способы её обеспечения
* Знакомы с системами управления конфигурацией (Salt, Ansible)
* Работали с CI/CD-пайплайнами и инструментами их реализации
* Глубоко понимаете облачные платформы Yandex Cloud, AWS, GCP и проектировали инфраструктуру с помощью инструментов IaC (Terraform, Terragrunt или Pulumi)
* Знаете принципы контейнеризации и оркестрации приложений (Docker, Docker Compose, Kubernetes) и оптимизировали их
* Знакомы с распределёнными системами, принципами масштабирования и обеспечения отказоустойчивости
* Знакомы с DevOps-методологией (CI/CD, управлением релизами) и работали по ней
* Умеете писать скрипты для автоматизации рутинной работы (bash, Python, Go)
* Имеете сертификат Yandex Cloud Certified Engineer Associate или другие сертификаты от Yandex Cloud

Неизвестность пугает: стоит ли покупать в магазине, ведь я слышу о нём в первый раз; а этот сантехник точно починит трубы, а не просто пропадёт сразу после оплаты; а что, если этот банк в договоре пишет мелким шрифтом больше, чем основным... Чтобы узнать ответы на такие вопросы, все мы порой обращаемся к мнению других людей: смотрим их оценки, читаем отзывы и листаем фото интересующих нас объектов, организаций или исполнителей.

Наша команда UGC помогает одним пользователям делиться мнениями с другими: мы собираем оценки и отзывы и показываем их.

Продуктовые задачи

Глобально отвечаем на два основных вопроса: как собирать пользовательский контент (у кого попросить оставить отзыв и о чём, какими инструментами собирать, когда это лучше сделать) и как его показывать (как считать оценку объекта, в каком порядке отображать отзывы и т. д.). Аналитик UGC играет одну из ключевых ролей в ответе на эти вопросы.

Аналитические задачи

Вы будете строить продуктовые воронки для всех тематик, чтобы выяснить, на каком этапе мы теряем пользователей и что можно с этим сделать.

Ещё нужно подбирать формулы расчёта рейтинга исполнителя, товара или другого объекта. Часть пользователей даже не откроет отзывы, если увидит не соответствующий их ожиданиям рейтинг. Поэтому важно рассчитывать рейтинг так, чтобы он наиболее точно отражал качество.

Кроме того, мы строим метрики качества: качества ранжирования отзывов, качества полученного рейтинга, качества определения принадлежности отзыва к объекту и т. д.


A/B-эксперименты

Куда ж без них! Смелые и дерзкие идеи — это хорошо, но пользователи ждут от Яндекса высокого качества, и нам нельзя их подвести. Поэтому большинство нововведений мы проверяем в А/B-экспериментах, чтобы убедиться, что улучшили опыт пользователя. Аналитик UGC участвует во всех этапах эксперимента: от помощи в его заведении до итоговых продуктовых выводов.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Работали продуктовым аналитиком
* Знаете статистику, проводили A/B-тесты
* Владеете SQL, на базовом уровне знаете Python
* Понимаете, каким критериям должны отвечать метрики качества, как сопоставлять эти критерии с продуктовыми требованиями заказчиков

* Строили продуктовые/пользовательские воронки, понимаете, как их анализировать и визуализировать
* Выстраивали и поддерживали расчёты регулярных процессов, создавали на их основе продуктовые дашборды

Yandex Crowd — это крупный инфраструктурный сервис Яндекса. Мы внедряем краудсорсинг, чтобы расширять бизнес-процессы: разметку данных, модерацию контента, полевые исследования, тестирование. Кроме того, мы разрабатываем внутренние функции для наших продуктов: клиентский сервис, телемаркетинг, локализацию и документирование.

Одна из наших целей — автоматизация клиентского сервиса через внедрение генеративных чат-ботов, агентов, co-pilot для операторов. Ищем ML-разработчика, готового экспериментировать с передовыми подходами, погружаться в бизнес-контекст и строить ИИ-сервисы для интеграции с продуктами.

Внедрение и развитие AI-агентов

Вам предстоит развивать чат-ботов, разрабатывать ИИ-агентов, совместно с разработчиками развивать агентскую платформу. Вы будете исследовать новые подходы к ИИ-автоматизациям в индустрии, тестировать гипотезы по повышению качества и оптимизации агентских архитектур. Вместе с командой будете собирать бенчмарки, создавать универсальные компоненты для агентов, продумывать сценарии и способы интеграции в продукт.

Эксперименты с внешними технологиями

Вам предстоит искать оптимальные подходы к решению продуктовых задач, исследовать лучшие рыночные практики и современные архитектуры, сравнивать внутренние и внешние модели на основе бенчмарков и замерять производительность.

Работа над проектами под ключ

Вам предстоит погружаться в бизнес-процессы, общаться с другими командами Яндекса, вместе с ними прорабатывать архитектуру и алгоритмы, внедрять готовые решения и настраивать процесс регулярного мониторинга и обновления моделей.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Отлично разбираетесь в GenAI, имеете практический опыт в разработке агентов, внедрении RAG
* Хорошо знаете Python, имеете опыт продакшн-разработки, MLOps/LLMOps
* Хотите стать экспертом, который будет самостоятельно развивать и поддерживать AI-решения

О направлении:

Команда Security Engineering помогает бизнесу обеспечивать продуктовую безопасность. Мы решаем разные задачи технической безопасности, от инфраструктуры до бизнес-логики приложений, таких сервисов, как Яндекс Go, Поиск, Реклама, Яндекс 360, Маркет и другие.

Что мы делаем:
* Обеспечиваем безопасность на разных этапах жизни продукта: от проектирования нового сервиса до его runtime
* Консультируем по вопросам безопасности другие команды Яндекса — например, рассказываем, как правильно организовать хранение критичных данных или интегрировать новый сервис
* Помогаем проектировать функциональность для защиты данных наших пользователей
* Участвуем в мероприятиях для получения сертификатов, которые позволяют нашим сервисам подтверждать высокий уровень безопасности
* Расследуем инциденты безопасности

Мы ищем инженеров, которые занимаются Application Security (web).

* Активно интересуетесь безопасным циклом разработки приложений (SDLC) и анализом безопасности программного кода
* Разбираетесь в безопасности веб-приложений и знаете принципы их построения и работы
* Понимаете устройство *nix-систем, систем контейнеризации

Это общие требования, они могут отличаться в зависимости от позиции и команды.

Оставляйте заявку, и мы свяжемся с вами для знакомства и подробного обсуждения.

Финтех Яндекса появился всего три года назад, но уже доказал свою пользу и стал отдельным бизнес-юнитом. Мы делаем сервисы, которые помогают управлять данными и деньгами. Сейчас мы расширяем нашу команду продуктовой аналитики и ищем специалистов в несколько продуктов:

* Яндекс Пэй — единый сервис для управления деньгами, одно из ключевых направлений всего Финтеха. Это выгодный и безопасный способ решать ключевые финансовые задачи
* Карта Про — уникальные финансовые продукты для более чем миллиона наших партнёров — водителей такси и курьеров. Сейчас здесь два основных направления развития: дебетовая карта и кредитный продукт
* Сейвы — вклады и накопительные счета, где можно копить деньги на большие и маленькие цели

Мы стремимся постоянно развивать и улучшать наши продукты, поэтому ищем в команду сильных аналитиков. Ждём, что вы хотите и можете полностью включиться в процессы, готовы предлагать свежие идеи, а также обсуждать и анализировать те, которые предлагают коллеги.

* Предлагать идеи и помогать развивать продукт
* Превращать запросы бизнеса в аналитические задачи и проекты
* Быть частью бизнес-команды, а не калькулятором на аутсорсе
* Искать уязвимые зоны и точки роста для продукта
* Генерировать гипотезы и проверять их на основе данных
* Проводить А/В-тесты
* Объяснять команде полученные результаты и помогать принимать решения

* Хорошо знаете математику и владеете основами статистики
* Умеете писать аналитический код на SQL и Python
* Понимаете теорию А/B-тестирования
* Занимаете проактивную позицию
* Умеете аргументированно и доступно отстаивать собственную точку зрения и слышать чужие
* Способны видеть за числами физический смысл и находить причины явлений
* Критически смотрите на полученные результаты

* Сильную 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
* Расширенную программу ДМС: оплату 80% стоимости ДМС для супругов и детей

[[slider]]

Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки товаров из дарксторов. За клиентским приложением стоит большой пласт операционной деятельности: дарксторы, распределительные центры, производство и другие процессы, где много рутинных проверок и огромный потенциал для применения computer vision.

Мы ищем на техлидскую IC-роль сильного CV-инженера, который целиком возьмёт на себя техническую ответственность за создание и развитие CV-решений для операционных процессов. Это не people-management-позиция, а роль с высоким уровнем самостоятельности и ownership.

Ведение CV-решений end-to-end

Вам предстоит вести весь технический контур от выбора подхода и архитектуры до продакшна: определять, где достаточно анализа изображений, а где нужен видеоанализ, решать, когда подходят готовые модели, а когда требуется дообучение.

Детекция нарушений по камерам в дарксторах

Вы будете разрабатывать решения, которые автоматически выявляют отклонения в корректности хранения товара, соблюдении норм гигиены, правил пожарной безопасности и других операционных требований.

Написание кода и сборка пайплайнов

Вам нужно будет писать продакшн-код, собирать пайплайны обработки и инференса, доводить решения до стабильной работы в продакшне.

Баланс качества, стоимости и надёжности

Важно уметь смотреть на задачу с точки зрения не только качества модели, но и стоимости инфраструктуры, надёжности и сложности внедрения.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Работали с видеоаналитикой или готовы в неё погружаться
* Имеете сильный опыт в computer vision: детекции, сегментации, классификации
* Умеете самостоятельно вести CV-проекты от идеи до продакшна
* Разрабатываете на Python, владеете фреймворками: PyTorch или аналогами
* Понимаете, как устроены MLOps-пайплайны и деплой моделей
* Проактивны и очень самостоятельны

* Работали с real-time-видеоаналитикой
* Оптимизировали модели: работали с TensorRT, ONNX и другими инструментами
* Разворачивали CV-решения в промышленных или операционных средах

Инфраструктура — это база всех сервисов Yandex Cloud. Наша команда отвечает за передачу трафика между десятками тысяч серверов, а результатами нашей работы пользуются все сервисы публичного облака.

Мы настраиваем, обслуживаем и мониторим тысячи сетевых устройств и каждый год растём. Чтобы это стало возможным, пишем систему управления всеми этапами жизненного цикла сети. Разрабатываем распределённую систему мониторинга, способную ежеминутно пропускать сотни тысяч метрик, а ещё системы самовосстановления, реагирующие на аварии.

Яндекс — один из пионеров в применении свитчей с открытой ОС на базе Linux и разработки приложений для их работы. Мы плотно интегрируемся с другими облачными и инфраструктурными сервисами: с глобальной сетью Яндекса, виртуальной сетью Yandex Cloud, командами эксплуатации серверов и сервисов.

Подробнее о нашей работе — в статье на Хабре и видеороликах на YouTube (1, 2, 3).

Наш стек:

* код на Python и Go;
* асинхронные библиотеки, REST, gRPC;
* деплой в контейнерах в Kubernetes;
* Terraform для описания и обслуживания инфраструктуры.

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

* Проектировать, разрабатывать и внедрять системы управления сетевой инфраструктурой
* Развивать систему мониторинга сетевого оборудования
* Писать приложения-агенты для работы на сетевом оборудовании

* Уверенно владеете Python или Go, занимались продуктовой разработкой
* Готовы погрузиться в особенности доменной области
* Работали с контейнерами и Kubernetes

* Проектировали и реализовывали распределённые системы
* Хотите разобраться в устройстве компьютерных сетей

Смотрите другие вакансии направления Core Infrastructure по ссылке.

С помощью наших технологий пользователи Яндекс Карт каждый день находят нужные места, строят маршруты на транспорте и пешком, заправляют и заряжают автомобили, записываются на услуги. Мы поддерживаем актуальность карты и информации в сервисе: автоматически обрабатываем и добавляем данные от владельцев организаций, народных картографов, пользователей и из других источников.

Воплощение интересных идей

Мы всегда готовы воплощать в жизнь новые идеи для развития продукта. У вас будет возможность видеть результат своей работы и влиять на счастье миллионов пользователей.

Разработка долгосрочных решений

Наши команды развивают модульную архитектуру приложений, что позволяет переиспользовать код, упрощает разработку и поддержку функций.

* Занимались промышленной разработкой на C++
* Уверенно владеете современным С++, знаете нюансы языка и хорошо знакомы со стандартной библиотекой
* Готовы работать над сложным большим проектом
* Умеете выражать сложные вещи простым и понятным кодом
* Хорошо знаете классические алгоритмы и структуры данных

* Занимались промышленной разработкой на C++
* Уверенно владеете современным С++, знаете нюансы языка и хорошо знакомы со стандартной библиотекой
* Готовы работать над сложным большим проектом
* Умеете выражать сложные вещи простым и понятным кодом
* Хорошо знаете классические алгоритмы и структуры данных

Яндекс Забота делает страхование простым, удобным и по-настоящему заботливым. Первый продукт мы запустили в 2025 году, а сегодня ежедневно выпускаем более 100 тысяч полисов и интегрированы в крупные проекты Яндекса: гарантию возврата в Яндекс Афише, страховки в Маркете, КАСКО на Картах, ОСАГО на один день в Такси — и это только начало.

Страхование по природе сложное: юридические ограничения, условия и исключения, в которых человеку совсем не хочется разбираться. Мы хотим научиться превращать эту сложность в простые и понятные продукты — и в итоге изменить само отношение к страхованию, сделав его естественной частью повседневной жизни.

Ищем сильного продуктового дизайнера, которому хочется своей большой зоны ответственности: много самостоятельности, сложных задач руками и возможности выстроить собственную команду.

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

Развитие продукты Заботы

Вместе с командой вам нужно будет придумывать новые способы взаимодействия со страхованием — от интеграций в разные сервисы до собственного продукта Заботы. Сценариев становится всё больше. Они живут в разных частях экосистемы и вне её, и пока страхование часто устроено довольно сложно. Где-то предстоит проектировать новое, где-то — заметно упрощать существующее, а иногда самому предлагать более простой подход к задаче. При этом важно удерживать всё вместе: собирать общие паттерны и принципы, чтобы Забота оставалась узнаваемой, понятной и консистентной в интерфейсах независимо от точки входа.

Построение эффективной дизайн-функции

Вам нужно будет выстроить процессы так, чтобы маленькая команда могла делать неожиданно много хорошей работы. Не увеличивать объём только собственными руками, а искать рычаги: системные решения, компоненты, шаблоны, аутсорс, AI и новые способы организации работы. Предстоит постоянно искать точки для ускорения и автоматизации и думать, что можно изменить сейчас, чтобы следующую похожую задачу решить быстрее и лучше.

Работа напрямую с заказчиками и смежниками

Вы будете самостоятельно находить общий язык с руководителями Заботы, продактами, разработчиками и командами других сервисов. Кроме того, вам нужно будет участвовать в продуктовых обсуждениях, предлагать свои идеи, ясно о них рассказывать и аргументировать их, а также вместе доводить до результата.

* Самостоятельно вели комплексные продуктовые задачи — от постановки до запуска
* Являетесь сильным продуктовым дизайнером, которому уже хочется своей зоны ответственности: продолжать работать руками, но при этом задавать направление и постепенно собирать вокруг себя небольшую команду
* Можете объяснить ход мысли и увлечь своей идеей
* Умеете защищать свою позицию, но готовы менять её под влиянием новых данных и сильных аргументов
* Активно используете AI в работе и постоянно ищете новые способы его применения к своим задачам
* Любите делать сложное простым
* Обладаете вкусом, держите высокую визуальную планку и умеете делать современный дизайн с вниманием к деталям
* Заряжаетесь от проектов с высокой степенью неопределённости
* Хотите много самостоятельности и влияния, но не стремитесь превращаться в менеджера большой команды

Роботы доставки Яндекса — это не просто смелый R&D, а реально работающий бизнес. Наши роботы ежедневно доставляют тысячи заказов, маневрируя в сложной, неструктурированной городской среде. Мы активно растём и планируем масштабировать флот до 20 000 роботов к 2028 году.

Сейчас мы переходим от классического модульного пайплайна с жёсткой привязкой к HD-картам и perception/prediction/planning-модулями на полноценную архитектуру End-to-End (E2E) на базе World Models.

Наша цель — построить сильный Embodied AI. Чтобы RL-агент мог адекватно планировать сложные манёвры в реальном мире, ему необходимо глубокое понимание физики, причинно-следственных связей и постоянства объектов. Учить политику напрямую с сырых пикселей — крайне неэффективно по семплам. Поэтому мы строим систему, где 3D/video-токенизатор сжимает мир, а масштабная World Model учится предсказывать его латентную динамику. Внутри этой сгенерированной симуляции мы и будем обучать нашу политику планирования с помощью RL.

Мы ищем в core-команду WM + E2E Senior ML Engineer/Researcher, который сфокусируется на построении быстрой интерактивной модели мира и масштабном обучении MBRL-агентов. Ваши ресёрч-идеи будут управлять тысячами физических агентов на улицах городов каждый день. Если вы готовы решать фундаментальные проблемы робототехники на стыке генеративных видеомоделей и RL — присоединяйтесь!

Разработка и скейлинг World Models

Вам предстоит проектировать и обучать массивные 3D/видеотокенизаторы и бэкбоны на базе Diffusion Transformers (DiT), Flow Matching, etc. Цель — точное предсказание эволюции физического мира в латентном пространстве в ответ на действия агента.

Distributed Training

Вы будете строить пайплайны для распределённого обучения тяжёлых foundation-моделей на нашем вычислительном кластере. Предстоит работать с Data-, Tensor- и Pipeline-параллелизмом, оркестрировать мультинодовое обучение и выжимать абсолютный максимум из железа.

Model-Based RL (MBRL) & Planning

Вашей задачей будет обучение чистого RL и политик IL + RL внутри замороженной латентной симуляции World Model, использование плотных self-supervised-репрезентаций для обучения reward-модели с высоким sample efficiency.

Representation Shaping

Предстоит заниматься интеграцией вспомогательных лоссов для perception-задач 3D-детекции, сегментации, трекинга для явного семантического граундинга важных объектов сцены.

Safety & Inference

Вы будете строить надёжный safety-контур поверх выходов модели и готовить всю конструкцию к реалтайм-инференсу прямо на edge-девайсах робота.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* На экспертном уровне владеете JAX и PyTorch, имеете глубокий практический опыт работы с современными фреймворками — мы делаем огромную ставку на JAX: SPMD, multi-host JAX, XLA-компиляцию
* Имеете навыки масштабного распределённого обучения, уверенный опыт обучения тяжёлых моделей на мультинодовых кластерах (FSDP, принципы Megatron-LM, 3D parallelism)
* Имеете глубокую математическую и ML-базу: отлично понимаете непрерывные генеративные модели (Diffusion, Flow Matching, Diffusion Forcing) и Deep RL (Actor-Critic-архитектуры, RL in imagination, Model-Based RL)
* Способны писать, генерировать и проверять быстрый оптимизированный код и доводить хардкорный ресёрч до продакшна с жёсткими ограничениями реального времени

* Работали с Vision Foundation Models, генеративными видео- и image-моделями, а также синтезом лидарных облаков
* Имеете опыт в Reinforcement Learning в LLM или лучше за их пределами
* Обладаете опытом продвинутой квантизации тяжёлых трансформеров или диффузионных моделей для edge-девайсов: FP8, W4A8, INT4 (PTQ/QAT)
* Оптимизировали инференс «на борту» робота: использовали C++, TensorRT, ONNX, CUDA
* Имеете бэкграунд в Autonomous Driving, Motion Planning или Robotics

Кинопоиск — один из крупнейших стриминговых сервисов в России. Каждый день миллионы людей смотрят в нём любимые фильмы, сериалы, спортивные трансляции и другой контент — в браузере, на телефоне и по телевизору.

Наши команды работают над развитием и улучшением фронтенда Кинопоиска: разрабатывают новые функции, совершенствуют архитектуру, оптимизируют производительность. Наша цель — сделать взаимодействие с сервисом максимально удобным на любом устройстве и повысить удовлетворённость пользователей.

Ищем тимлида в одну из команд фронтенд‑разработки Кинопоиска. Если вы умеете управлять людьми и проектами, вам интересно создавать сложные высокопроизводительные приложения и влиять на то, как миллионы пользователей взаимодействуют с сервисом, — ждём вас в команде.

Управление командой

Вы будете работать с людьми, чтобы добиться выдающихся результатов: распределять и делегировать задачи, помогать подчинённым развиваться, ставить цели и мотивировать сотрудников их достигать. Также вам предстоит нанимать новых сотрудников, следить за рабочими процессами, улучшать их и повышать эффективность команды.

Реализация проектов

Вам предстоит отвечать за реализацию проектов в команде: вместе с менеджерами и другими командами искать лучшие способы добавления новой продуктовой функциональности, оценивать задачи, планировать работу, разбивать её на части, прорабатывать архитектуру и технические решения.

Техническое развитие продукта

Вы будете формировать и реализовывать технологическую стратегию развития платформы. Вам нужно следить за качеством, ускорять работу приложения, внедрять новые подходы, инструменты и решения. Наша цель — обеспечить пользователям лучший опыт работы с Кинопоиском на любых устройствах, а также высокий уровень поддержки и запуска продуктовых проектов.

Больше о фронтенде в Яндексе — в канале Yandex for Frontend

* Руководили командой разработки и хотите дальше развиваться в этой роли
* Разрабатывали и проектировали сложные веб‑приложения
* Имеете хороший технический бэкграунд и знаете стек React + TypeScript
* Запускали большие сложные фичи и умеете работать с рисками
* Умеете анализировать и улучшать рабочие процессы в команде
* Используете ИИ‑агентов в работе
* Постоянно развиваетесь сами и готовы помогать расти другим

Поиск — сердце Яндекса. Его качество во многом определяется ранжированием — способностью выбрать из огромного числа документов именно те, которые лучше всего помогут пользователю или агенту решить задачу.

LLM уже стали важным инструментом для команд, работающих с NLP. Они позволяют создавать более точную разметку, быстрее проверять гипотезы и заметно повышать качество моделей. Следующий большой шаг для нас — масштабно внедрить LLM-разметку в задачи, решаемые в ранжировании Поиска:
* Понимать намерение пользователя
* Оценивать полезность документа для конкретного запроса
* Определять авторитетность источника, достоверность и качество информации

Это направление напрямую влияет на качество Поиска и пользовательский опыт. Чтобы реализовать его, нужно построить надёжный и масштабируемый процесс создания высококачественной разметки для разных этапов ранжирования во внутреннем контуре компании.

Мы ищем сильного технического лидера, который возглавит это направление. Если вы создавали модели глубинного обучения для обработки текстов на естественном языке, а затем интегрировали в реальные продукты, а также имеете опыт в управлении командой, то эта позиция для вас!

Управление командой

Вы будете руководить командой из 4–6 человек: ставить масштабные цели, декомпозировать их в задачи, договариваться со смежными командами о совместной работе, контролировать весь процесс от постановки задачи до внедрения в продакшен.

Обучение моделей и работа с данными

Вам с командой предстоит превращать данные, размеченные с помощью LLM, в датасеты для разметки ML-моделей, использующихся на различных этапах ранжирования. В зависимости от моделей это может быть как создание отдельных корпусов синтетических данных, так и полноценное дообучение открытых и внутренних LLM.

Создание пайплайнов для оценки обученных моделей

Все наши модели работают в реальных продуктах, которыми пользуются миллионы людей ежедневно. Поэтому они должны проходить многостороннюю оценку, чтобы поддерживать высокое качество работы в различных сценариях.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Управляли командой ML/DL-разработчиков
* Обучали модели глубинного обучения и внедряли их в продакшен
* Готовы самостоятельно работать руками, создавая прототипы и проверяя гипотезы
* Интересуетесь развитием LLM и их продакшен-применением

* Работали с высоконагруженными системами и делали модели для них
* Работали в кросс-функциональных командах

ОФП (Оператор финансовых платформ) — финтех-стартап внутри экосистемы Яндекс ID. Мы создаём витрину финансовых продуктов, которая делает доступ пользователя к банковским сервисам простым, безопасным и технологичным.

Проект молодой, но амбициозный — у нас нет легаси, зато есть возможность строить архитектуру, инфраструктуру и процессы с нуля.

Почему вам может у нас понравиться:

* Никакого легаси. Всё строится с нуля — можно делать «как правильно»
* Инженерная свобода. Мы ценим осознанные решения, инициативу и здравый перфекционизм
* Сильная команда. Вы будете работать рядом с инженерами Яндекс ID, создающими сервисы, которые держат миллионы RPS и обрабатывают терабайты данных в реальном времени
* Рост и влияние. Ваши решения повлияют на архитектуру и развитие продукта с первых дней
* Стабильность и ресурсы Яндекса при гибкости стартапа

Построение инфраструктуры с нуля

Наши сервисы будут развёрнуты в Yandex Cloud, и впереди у нас много задач по созданию продуманной, отказоустойчивой и безопасной архитектуры. В число этих задач входит настройка CI/CD-пайплайнов, построение системы логирования, мониторинга и метрик, проектирование и настройка сетевой архитектуры, а также участие в проработке стратегии безопасности и устойчивости сервисов.

Разработка микросервисов

Мы пишем множество сервисов с чистого листа, без легаси. Среди направлений: интеграции с банками, безопасное хранение и обработка чувствительных данных, системы авторизации и идентификации пользователей, реализация сложных, долгоживущих бизнес-процессов.

Работа с регуляторными требованиями

Мы обрабатываем как персональные данные, так и данные, представляющие банковскую тайну. Это не только ответственность, но и интересные технические вызовы: криптография, безопасное хранение, аудит, изоляция окружений, контроль доступа и многое другое.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Разрабатывали распределённые отказоустойчивые системы
* Умеете писать на Go
* Уверенно работаете с реляционными базами данных (в идеале — с PostgreSQL)

* Работали с облачными платформами (например, с Yandex Cloud, AWS, GCP)
* Знаете и используете Redis
* Понимаете принципы и технологии криптографии: шифрование, mTLS, цифровые подписи и т. д.
* Имеете опыт интеграции с банковскими API
* Знаете и применяете OpenAPI (в том числе codegen)
* Понимаете принципы работы брокеров сообщений (и знаете, когда их не стоит использовать)
* Имеете базовые знания о сетевых протоколах и архитектуре

Мы строим новое бизнес-направление Transactional AI — это когда AI-ассистент не просто советует, что купить, а доводит покупку до конца: подбирает товар, оформляет заказ, принимает оплату, отдаёт в доставку. Пользователь не уходит из диалога на сайт магазина — транзакция происходит там же, где ведётся разговор.

Для этого мы хотим унифицировать опыт покупки товаров в интернете, чтобы пользователю не пришлось подстраиваться под интерфейсы / логистику / варианты оплаты сотни тысяч разных интернет-магазинов в рунете.

Наше решение — универсальный чекаут: единый экран оплаты, к которому подключается магазин. Вместе с ним магазин получает логистику Яндекса, Яндекс Сплит и другие сервисы, а пользователь — один и тот же предсказуемый опыт покупки в любом подключённом магазине.

Сейчас наш продукт находится на стадии zero to one, очень быстро развивается, и нужно строить аналитику с нуля: пользовательские воронки, привлечение и эффективность мерчей в чекауте, аналитика качества технологий. Нам нужен сильный аналитик-разработчик, который хочет и готов держать большой контекст нашего бизнеса, искать драйверы роста продукта.

Поиск слабых мест в конверсии чекаута

Воронка от показа до заказа состоит из множества шагов, и на каждом можно терять пользователей. Нужно находить, где именно проседает конверсия, разбираться в причинах и предлагать, что с этим делать.

Создание инструментов для раздебага ступенек воронки

Одной метрики «конверсия упала» недостаточно: нужно быстро понимать, на каком шаге, у каких сегментов и почему. Предстоит строить инструменты и дашборды, которые позволяют разложить проблему на составляющие и найти причину.

Анализ A/B-экспериментов

Эксперименты в чекауте напрямую влияют на то, доходит ли пользователь до заказа. Нужно уметь оценивать результат, когда одна метрика растёт, а другая падает, и делать однозначный вывод — проводить эксперимент или нет.

Анализ ретеншена в чекауте

В перспективе вас ждёт анализ ретеншена в чекауте. Важно понимать, возвращаются ли пользователи и что влияет на их повторное обращение к чекауту.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Работали с большими объёмами событийных данных и логами различных сервисов
* Анализировали воронки продукта и метрики конверсии
* Уверенно владеете Python и SQL
* Знаете статистику и теорию вероятностей
* Можете самостоятельно разбираться в данных, находить проблемы качества и причины аномалий
* Умеете доводить анализ до конкретного вывода и рекомендации, а не только до графика

* Участвовали и побеждали в олимпиадах по математике, физике, программированию
* Работали с архитектурой аналитических данных продукта: собирали витрины, понимаете, что такое ETL
* Разрабатывали и внедряли новые метрики
* Проводили и анализировали A/B-эксперименты

Yandex SpeechSense — это B2B-сервис для глубокого анализа каналов коммуникации: голосовых и текстовых. Мы помогаем бизнесу понимать контекст, намерение и настроение клиентов, выявлять скрытые проблемы и улучшать качество обслуживания. Наш сервис — лидер на российском рынке речевой аналитики, и мы продолжаем расти.

Ищем менеджера продукта, который подхватит и усилит текущий трек, займётся развитием новых направлений — например, офлайн-аналитики и on-premises-решений. Это роль end-to-end: от discovery и работы с рынком до delivery и коммуникации с командой разработки и ML.

Развитие существующего продукта

Вы будете поддерживать SpeechSense и ускорять его развитие: работать с клиентами, собирать инсайты, приоритизировать фичи и доставлять ценность пользователям. Нужно будет анализировать конкурентную среду и формировать продуктовую стратегию на основе рыночных трендов. Это работа со стабильным продуктом с большим потенциалом роста.

Запуск новых направлений

Вам предстоит исследовать и выводить на рынок смежные направления и продукты: офлайн-аналитику, on-premises-решения, инструменты для обучения и сопровождения операторов. Ваша задача — не просто находить точки роста, а доводить идеи до работающего продукта.

Работа с AI и ML

Вместе с ML-командой вы будете интегрировать и улучшать технологии анализа речи и поведения. Важно понимать, как LLM и голосовые модели решают реальные задачи пользователей, и превращать эти возможности в продуктовые фичи.

Управление процессом от идеи до запуска

Вам нужно будет совмещать discovery и delivery: от гипотез и A/B-тестов до релиза, мониторинга метрик и итеративного улучшения.

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

* Более трёх лет работали продакт-менеджером сложных технологических продуктов
* Понимаете, как устроен B2B-рынок enterprise-продуктов
* Умеете вести продукт end-to-end: от гипотезы до запуска и поддержки
* Хорошо ориентируетесь в современных AI-технологиях: LLM, голосовые модели, генеративные решения
* Способны говорить на одном языке с разработчиками и ML-инженерами
* Умеете работать с данными, ставить гипотезы и проверять их количественно

* Работали в сфере речевых технологий, голосовых ассистентов или контакт-центров
* Работали с AI-продуктами и выводили их на рынок
* Участвовали в запуске on-premises-решений
* Имеете опыт в продуктовой аналитике или Data Science