Работа в Яндексе: вакансии IT и digital

Наша группа — часть Platform Engineering в Яндексе. У Яндекса большой серверный парк, распределённый по нескольким локациям, в которых живут несколько отдельных облаков. В каждом облаке мы строим сервис, позволяющий автоматически управлять серверами и доводить их утилизацию до максимума.

Мы разрабатываем систему, которая предоставляет нашим пользователям железо как сервис (Hardware-as-a-Service — HaaS). Цели системы:
* Автоматизировать процессы управления серверами
* Автоматизировать диагностику и устранение проблем на серверах
* Обеспечивать работоспособность серверной инфраструктуры
* Создавать инструментарий, чтобы координировать плановые работы на серверах
* Управлять доступами и правами на серверах

Наша система управляет примерно 98% мощностей компании: сотнями тысяч серверов в нескольких географически распределённых дата-центрах. На этих серверах запущены миллионы контейнеров с приложениями Яндекса.

Наш стек:
* Код — Go и Python 3
* Инфраструктура — YDB, MongoDB, Kubernetes, Terraform

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

Общее ускорение работы системы

Наша система собирает сотни метрик с каждого сервера. Вы будете вместе с нами оптимизировать и ускорять все пайплайны доставки и обработки данных.

Построение системы управления правами и доступами для виртуальных машин

Мы строим новый сервис, который объединит в себе инвентаризацию и управление доступами к виртуальным машинам. Наша цель — эффективно и быстро (за секунды) выдавать тысячам инженеров доступы к сотням тысяч виртуальных машин.

Создание эффективного планировщика регламентных/массовых работ

Каждый день в дата-центрах проводят десятки регламентных работ: меняют свитчи, апгрейдят стойки, планово выводят отдельные серверы в обслуживание. Наша задача — проводить все операции максимально эффективно и с минимальным влиянием на доступность облаков.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Занимались промышленной разработкой на Go или Python от трёх лет
* Проектировали и разрабатывали распределённые и высоконагруженные сервисы

* Глубоко знаете Linux
* Занимались многопоточным и асинхронным программированием
* Имеете опыт сетевого программирования
* Получили коммерческий опыт в проектах с большим количеством интеграций
* Работали с реляционными (PostgreSQL) и NoSQL (MongoDB) базами данных, умеете составлять сложные запросы и оптимизировать их

Мы ищем менеджера продукта, который будет отвечать за создание и развитие решений для рекламодателей сегмента электронной коммерции — от гипотез и исследований до запуска и масштабирования решений.

Разработка продуктов

Вы будете разрабатывать продукты и расширять функциональность существующих решений для еком-рекламодателей. Предстоит анализировать потребности пользователей в бизнесе и маркетинге, формировать продуктовые цели и пути их достижения. Нужно будет проверять гипотезы быстро и с минимальными затратами, а также приоритизировать задачи и проблемы, обоснованно выбирать оптимальный вариант из множества альтернатив.

Оценка рыночных возможностей

Вам предстоит оценивать рыночные возможности продукта, формировать стратегию и тактику его развития. Нужно будет взаимодействовать с fullstack-командами разработки, маркетинга и продаж, участвовать в проработке технических решений, планировать разумный график их реализации, а также постоянно отслеживать метрики успеха и здоровья продукта. Вы будете работать с каналами обратной связи от пользователей, собирать и анализировать инсайты.

* Более трёх лет работали продуктовым аналитиком, менеджером продукта или проекта
* Имеете продуктовое мышление: рассуждаете о продукте с точки зрения рынка, пользователей и их потребностей
* Стратегически мыслите и обладаете аналитическими навыками: отлично решаете проблемы, способны достигать целей в динамичной среде и разрабатывать стратегию развития продукта на основе исследований, данных и рыночной ситуации
* Умеете работать с людьми и проявляете лидерские качества: плодотворно взаимодействуете с командой разработки, вовлекаете коллег в создание и улучшение продукта
* Имеете хорошую техническую подготовку, отвечаете за приоритизацию, сроки создания, скоуп и качество выпускаемых продуктов, а также за продуктовые метрики в рамках своей зоны ответственности

* Работали с рекламными продуктами и в сфере электронной коммерции
* Разрабатывали B2B-продукты
* Применяли на практике подход Objectives and Key Results (OKR)
* Работали с распределённой командой

Мы занимаемся AI Safety в Alice AI и ищем ML-разработчика в нашу команду. Самый большой трек для нас сейчас — работа над улучшением ответов генеративных моделей. Мы стремимся сделать их более безопасными и этичными. Наша команда занимается подготовкой бенчей для оценки качества, корзин для обучений генераторов, реворд-моделей, а также обучением LLM- и VLM-асессоров, разработкой и поддержкой каскада моделей в AliceAI. Приходите, если вы готовы к тестированию новых идей и привыкли доводить эксперименты до продакшена.

Аналитические задачи вокруг ML-моделей

Мы живём в эпоху, когда качество ML-систем в наибольшей степени определяется данными. Поэтому значительная часть нашей работы — это сбор лёрна, валидация и приёмка моделей, мониторинг продакшена и оперативный поиск проблем.

NLP-разработка

Чтобы умный ассистент действительно работал эффективно, ему нужны дополнительные ML-модели: они понимают намерения пользователя, определяют подходящий сценарий и запускают соответствующий механизм ответа. Поэтому мы разрабатываем, обучаем и поддерживаем целый набор LLM-моделей, регулярно обновляя их и добавляя новые сценарии взаимодействия.

LLM-асессоры

Для подготовки лёрнов, приёмок и замера качества моделей нам приходится обрабатывать огромные массивы данных. Чтобы делать это быстро и эффективно, мы создаём LLM-асессоров — модели, которые размечают данные с человеческим (а порой и более высоким) качеством, но работают значительно быстрее и стоят дешевле.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Работали с задачами машинного обучения и LLM-моделями
* Умеете разрабатывать и оптимизировать промпты
* Уверенно владеете Python и SQL
* Готовы работать с данными вручную, разбираться в устройстве и логике разрабатываемых моделей
* В высокой степени самостоятельны и готовы брать на себя новые, нетривиальные задачи, для которых ещё не существует готовых решений

Поддержка каждый день слышит о проблемах пользователей Яндекс Еды, Такси, Доставки, Маркета, Лавки и других сервисов — и помогает их решать. За этим стоят тысячи операторов, множество ML-моделей и логик ответов. Мы строим единую суперфункцию аналитики поддержки, чтобы понимать, насколько хорошо работает вся эта система и что в ней нужно менять.

Мы договариваемся об общих метриках, собираем единую отчётность, учимся оценивать качество клиентского сервиса с помощью LLM и строим инфраструктуру для работы с данными поддержки. При этом продолжаем решать ежедневные аналитические задачи бизнесов.

Ищем «играющего тренера», который возглавит одну из групп внутри суперфункции. Вам предстоит развивать команду, отвечать за аналитику своих направлений и вместе с другими аналитиками создавать общие инструменты, в том числе помогать коллегам самостоятельно работать с данными поддержки с помощью LLM.

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

Аналитика своих направлений

Нужно будет глубоко разбираться в том, как работает поддержка, какие вопросы стоят перед бизнесом и где аналитика может помочь. Вам предстоит определять приоритеты команды, отвечать за качество её работы и включаться в сложные задачи.

Запуск метрики оценки качества клиентского сервиса

Мы создаём единый подход к оценке качества поддержки с помощью языковых моделей. Нужно будет зафиксировать, что именно оцениваем, как проверяем качество оценок и как используем их в работе. Запуск и масштабирование этого подхода — один из ключевых фокусов на ближайшее время.

Создание метрик и инструментов, общих для разных бизнесов

Мы хотим, чтобы операционные команды всех бизнес-юнитов работали в одинаковых метриках и дашбордах. Для этого предстоит договариваться об определениях и подходах, вести единую отчётность. Параллельно мы ищем способы упростить для коллег вход в работу с данными поддержки, и вы и ваша команда будете участвовать и в этом.

* Руководили аналитической командой: умеете помогать сотрудникам развиваться, делегируете задачи и расставляете приоритеты
* Обладаете сильной математической культурой: понимаете, почему работает выбранный метод, какие у него ограничения и можно ли доверять результату
* Умеете проектировать и анализировать A/B-тесты
* Владеете SQL и Python и готовы сами работать с данными
* Умеете договариваться с заказчиками и смежными командами, в том числе когда запросов много, а приоритеты у всех разные
* Можете разобраться в неоднозначном вопросе, предложить подход к решению и объяснить, что выводы означают для бизнеса

Финтех Яндекса — это место, где технологии и финансы встречаются, чтобы создавать будущее. Мы развиваем экосистему кредитных продуктов, таких как Сплит, Улучшенный сплит, Pay Later, кредиты наличными и международное направление.

Ищем продуктового аналитика, который будет помогать нам делать кредитные продукты умнее, прибыльнее и полезнее для миллионов пользователей.

Вы станете частью сильной команды, где решения принимаются на основе данных, а результаты видны сразу. У нас быстрый продуктовый цикл, свобода экспериментов и возможность влиять на миллионы клиентов.

Если вам близок мир цифр, кредитных продуктов и драйв больших задач — присоединяйтесь.

Анализировать, влиять и расти вместе с продуктом

Вам предстоит разбираться в том, как пользователи используют Сплит и Pay Later, и предлагать решения, которые растят конверсии и удержание. Предстоит менять и тестировать продуктовую логику кредитов наличными — тарифы, лимиты, сценарии — чтобы находить баланс между ростом и устойчивостью. Помогать запускать международные продукты, адаптировать подходы и находить точки роста на рынках других стран.

Строить продукт на основе данных

Вы будете тем, кто видит за цифрами смысл: будете проверять гипотезы, проводить A/B-тесты, находить инсайты и превращать их в реальные продуктовые решения. Вместе с командой вы будете управлять метриками, клиентскими сценариями и двигать продукт вперёд.

Делать данные полезными

Нужно будет строить дашборды и метрики, анализировать эффективность оферов, промо и кешбэка, превращать аналитические выводы в конкретные продуктовые действия.

Больше об аналитике в Яндексе — в канале Yandex for Analytics

* Уверенно владеете SQL и Python
* Разбираетесь в статистике и тестировании гипотез
* Понимаете, как устроены продуктовые метрики и что за ними стоят реальные пользователи
* Хотите не просто анализировать, а влиять: на продукт, на пользователей и на развитие кредитного бизнеса

Яндекс Пэй — самый молодой финтех-сервис Яндекса с большими планами. Мы разрабатываем инструменты для оплаты покупок и управления финансами, создаём технологичный сервис, который поможет быстро вводить новые продукты и процессы.

Ищем iOS-разработчиков, чтобы вместе запускать новые продукты. Присоединяйтесь к нашей команде, если хотите создавать решения для миллионов пользователей!

Микросервисы и функциональность продукта

Вам предстоит разрабатывать и развивать микросервисы на Kotlin с использованием подхода backend-driven UI и DivKit, проектировать, реализовывать и внедрять базовые компоненты системы, продумывать и создавать новые функции сложного продукта.

Инфраструктура и автоматизация процессов

Вы будете участвовать в разработке инфраструктуры мобильного приложения, автоматизировать процессы разработки и тестирования для повышения эффективности и качества.

Архитектура, анализ и оптимизация

Предстоит совместно принимать решения по архитектуре, выбору фреймворков и технологий, анализировать и улучшать производительность приложений.

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

* Занимались iOS-разработкой больше двух лет
* Умеете проектировать клиент-серверное взаимодействие
* Создавали кастомные UI-компоненты
* Знаете ООП и структуры данных
* Знаете и понимаете инструменты GCD и Structured Concurrency
* Видите в Viper, MVVM и MVC не просто набор букв
* Не считаете ревью кода бесполезным занятием

* Настраивали системы сборки и CI
* Писали функциональные, интеграционные и юнит-тесты
* Создавали фреймворки
* Верстали кодом

Новая команда, новые вызовы — но проблема вечна: нужны сильные аналитики 🙂

Ищу в свою команду и команды коллег синьорных дата-/ML-аналитиков качества ("аналитик-разработчик" по-яндексовому), с большим опытом в аналитике, уверенным кодингом (SQL, Python), желательно с опытом оценки LLM или работой с асессорами.

Моя команда занимается аналитикой качества генеративных ответов в Поиске — быстрые ответы Алисы, генеративные карточки и более смелые экспериментальные проекты, которые, мы верим, станут поиском будущего 🚀 .

Задач много: метрики качества, эксперименты, исследования пользовательского поведения, работа с большими данными и ML — и много вопросов, на которые пока нет готовых ответов.

Если у тебя большой опыт в аналитике (будет плюсом работа с AI-продуктами и асессорами), и ты не забыл, как пользоваться SQL и Python - приходи

Вакансия для отклика:

https://lnkd.in/ezgVynyc

Либо можно написать мне с резюме в личку — сведу с нашим рекрутером (но так дольше).

Для затравки 😁 - что плохого в этом быстром ответе? Пишите в комментах)

Скриншот полного ответа: https://lnkd.in/ezDxh2R9

<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/vplvwdnod6dokqiwrnwg?autoplay=1&amp;mute=1" width="560"></iframe>

Мы — команда Detection and Response, которая отвечает за безопасность облака. Мы делаем не «безопасность ради галочки», а создаём живые продукты, которыми ежедневно пользуются клиенты, чтобы понимать, что происходит с их инфраструктурой и данными, и вовремя реагировать на угрозы.

Ищем разработчика на Java в Data Security Posture Management (DSPM). Сервис сканирует данные клиента в облаке (Object Storage, Яндекс 360, Диск и другие источники), парсит документы всех видов, находит в них чувствительную информацию, например номера карт, СНИЛС, секреты и другие персональные данные, затем классифицирует её и подсказывает, где данные лежат небезопасно. Под капотом — потоковая обработка терабайтов данных, шифрование и интеграция с audit trails и нотификациями.

DSPM живёт не в вакууме: свои сигналы он отдаёт в Security Deck — движок правил и комплаенса, вокруг которого строится вся картина безопасности клиента. Так что ваша работа не ограничится одним изолированным сервисом — скучно точно не будет.

Наш стек: Java, Spring Boot, gRPC, Temporal, YDB, S3, Gradle — всё в облаке, под реальной нагрузкой.

Проектирование и разработка бэкенд-сервисов DSPM

Вы будете заниматься разработкой ядра продукта: пайплайнов сканирования, обработки и парсинга документов, матчеров чувствительной информации, хранения и шифрования результатов. От этих решений напрямую зависит, насколько точно и быстро мы находим утечки в данных клиента.

Проектирование и разработка высоконагруженных отказоустойчивых бэкенд-сервисов

Сервис в потоковом режиме обрабатывает терабайты клиентских данных, поэтому во главе угла — производительность, надёжность и стоимость обработки. Вам предстоит проектировать компоненты так, чтобы система не деградировала на больших объёмах и держала нагрузку.

Сопровождение сервисов на всём жизненном цикле

У нас инженер ведёт задачу от дизайна и код-ревью до выкатки и эксплуатации. Это значит, что нужно не только писать код, но и отвечать за его поведение в продакшене через мониторинг и алерты.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Уверенно владеете Java и понимаете JVM: хорошо знаете принцип многопоточности и того, как код исполняется под капотом, пишете понятный и поддерживаемый код, который переживёт не один рефакторинг
* Разрабатывали бэкенд-сервисы в продакшене: работали со Spring Boot, gRPC, базами данных и очередями или топиками, понимаете, как собрать сервис, который не разваливается при первом же всплеске нагрузки
* Обладаете инженерной зрелостью и продуктовым мышлением, аккуратны и внимательны к качеству: тесты, код-ревью, наблюдаемость — для нас норма, а не подвиг
* Способны взять задачу, самостоятельно разобраться в смежных компонентах и довести до результата

* Знакомы с нашим стеком: работали с YDB, Temporal, Gradle, парсингом документов (Apache Tika), S3-совместимыми хранилищами
* Работали с распределёнными системами, умеете проектировать высоконагруженные отказоустойчивые сервисы и понимаете типовые проблемы в них

Мы ищем fullstack-разработчика в команду frontend-инфраструктуры. Мы создаём инструменты, которые помогают фронтовым командам быстрее запускать сервисы, проще поддерживать их в production и меньше времени тратить на рутинную настройку сборки, CI/CD, локализации, контрактов и админских интерфейсов.

Наши пользователи — разработчики. Поэтому мы относимся к инфраструктурным инструментам как к полноценным продуктам: изучаем потребности команд, проектируем удобные сценарии, развиваем API и CLI, продумываем миграции и заботимся о качестве developer experience.

Мы разрабатываем и поддерживаем:
* инструменты кодогенерации CI-пайплайнов для фронтовых проектов бизнес-группы;
* генераторы новых сервисов и типовые библиотеки для них;
* инструменты для локализации;
* генерацию типов и клиентского кода по контрактам с backend-сервисами;
* инструменты для быстрой разработки админок.

Почему у нас может быть интересно

Это позиция для разработчика, которому хочется влиять не только на отдельные фичи, но и на то, как устроена разработка в большом количестве команд.

Мы не просто выполняем заранее сформулированные задачи: у нас есть возможность самим находить проблемы в процессах, предлагать решения, выбирать технический подход и развивать инструменты как продукты. Результат работы быстро становится заметен: если инструмент стал удобнее, сборка — быстрее, миграция — проще или новый сервис запускается за минуты вместо часов, это напрямую влияет на работу десятков разработчиков.

Здесь много задач на стыке frontend, backend и инфраструктуры: Node.js-инструменты, кодогенерация, CI/CD, деплой, контракты, админки и developer experience.

Разрабатывать внутренние инструменты на Node.js и TypeScript

Основная часть работы — это написание npm-пакетов, CLI-утилит, плагинов для сборщиков и скриптов автоматизации. Инструменты должны быть не просто работающими, а поддерживаемыми: с понятной архитектурой, тестами и возможностью расширения. Важно думать не только о текущих задачах, но и о том, как инструмент будет развиваться и как с ним будут работать другие разработчики через полгода.

Развивать кодогенерацию CI/CD-конфигураций, сервисных шаблонов и типовых библиотек

Мы не пишем CI-конфиги руками для каждого сервиса — вместо этого команды описывают свои намерения в декларативном формате, а инструмент генерирует полноценные пайплайны для CI. Аналогичный подход применяется к шаблонам новых сервисов: каждый новый проект стартует с уже настроенной сборкой, линтингом, тестами и деплоем. Предстоит развивать эти генераторы, расширять покрытие типовых сценариев и обеспечивать плавные миграции при изменении стандартов.

Помогать фронтовым командам стандартизировать сборку, тестирование, деплой и мониторинг сервисов

Сотни проектов в бизнес-группе используют схожие подходы к сборке и деплою, но исторически каждая команда настраивала их по-своему. Наша задача — выработать общие стандарты и помочь командам перейти на них без боли: написать миграционные скрипты, предоставить готовые конфиги, провести ревью и ответить на вопросы. Результат — меньше расхождений между проектами, проще онбординг и легче поддержка.

Проектировать удобные интерфейсы для разработчиков: CLI, конфиги, API, документацию

Инструмент может решать правильную задачу, но быть неудобным, и тогда его не будут использовать. Поэтому мы уделяем внимание тому, как именно разработчик взаимодействует с нашими решениями: понятны ли команды CLI, информативны ли сообщения об ошибках, есть ли валидация конфигов с подсказками, насколько легко найти ответ в документации. Хороший developer experience — такая же часть задачи, как и корректная работа под капотом.

Разбираться в проблемах пользователей инструментов и находить системные решения

Пользователи наших инструментов — это другие разработчики, и работа с ними требует отдельного внимания: нужно слышать их запросы, воспроизводить проблемы, отличать симптом от причины. Точечные фиксы помогают одной команде, но мы стремимся к решениям, которые устраняют класс проблем сразу для всех. Это требует глубокого понимания контекста, готовности задавать вопросы и умения превращать размытый фидбэк в конкретные технические задачи.

Участвовать в развитии платформы, от которой зависит работа многих frontend-команд

Изменения в наших инструментах затрагивают сразу много команд, поэтому важно думать о совместимости, путях миграции и коммуникации при breaking changes. Предстоит участвовать в формировании roadmap, обсуждать приоритеты, предлагать технические решения и следить за тем, чтобы платформа развивалась последовательно. Это возможность влиять на стандарты разработки в масштабе всей бизнес-группы, а не только в рамках одного сервиса.

Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers

* Уверенно разрабатываете на JavaScript или TypeScript и Node.js
* Разбираетесь в устройстве frontend-сервисов, знаете, что такое сборка, окружения, релизы, SSR/SPA, статика
* Настраивали или внедряли CI/CD
* Понимаете, как выстраивать пайплайны тестирования для frontend-проектов
* Работали с Docker, bash-скриптами и nginx
* Имеете представление о том, как сервисы деплоятся, мониторятся и поддерживаются в production
* Интересуетесь разработкой инструментов для других инженеров

* Имели дело с SSR-приложениями
* Разрабатывали CLI-инструменты, кодогенераторы или шаблонизаторы
* Занимались поддержкой монорепозиториев или большого количества однотипных сервисов
* Понимаете observability: логирование, метрики, алерты, занимались диагностикой production-проблем
* Создавали внутренние платформенные решения

Мы в Финтехе активно развиваем направление SME (small-medium enterprise) с целью привлечения большего количества клиентов из малого и среднего бизнеса.

Мы создаём большой продукт PayBox, другими словами — тот самый Яндекс Пэй, с помощью которого можно оплачивать покупки в интернете: на внутренних сервисах Яндекса и внешних ресурсах наших партнёров. Мы также предоставляем магазинам-партнёрам различные инструменты для подключения, настройки и управления платежами. Для эффективного развития SME-направления у нас есть проекты в следующих сегментах:
* Массовый продукт в популярных CMS-системах
* Личный кабинет как основной инструмент работы мерчанта
* Интеграции с поверхностями Браузера, Поиска, Рекламы
* Международное направление

Автоматизация тестирования фронтенда

Вам предстоит писать и поддерживать автотесты для пользовательского интерфейса. Необходимо будет покрывать новую функциональность автотестами на TypeScript, JavaScript и Playwright, а также развивать процессы и фреймворк автоматизации.

Ручное тестирование фронтенда

В качестве небольшой части задач вам предстоит проводить комплексное ручное тестирование, чтобы обеспечивать высокое качество пользовательского интерфейса и функциональности.

Создание тестовой документации

Вы будете выявлять и документировать дефекты с подробным описанием для последующего устранения разработчиками. А ещё разрабатывать и обновлять тестовую документацию, включая тест-кейсы и чек-листы.

Развитие тестирования в команде

Вам предстоит оптимизировать процессы тестирования внутри команды, внедрять лучшие практики и методики для повышения эффективности тестирования.

* Не менее трёх лет занимались автотестированием на JavaScript или TypeScript или готовы перейти на него с другого языка программирования
* Тестировали фронтенд
* Понимаете принципы работы клиент-серверных приложений и архитектуры
* Знакомы с DevTools, Charles или Fiddler, Postman и другими инструментами тестирования
* На базовом уровне знаете HTML и CSS
* Понимаете процессы разработки и тестирования
* Умеете планировать время и укладываться в сроки

За доли секунды мы находим для каждого пользователя именно то, что нужно ему, — будь то сериал, лекция или развлекательный контент.

В решении задач мы используем весь спектр ML-технологий: от тяжёлых трансформеров в рантайме до быстрых моделей, которые позволяют найти нужное видео из миллиардов других. Система работает в реальном времени при десятках тысяч RPS и опирается на логи, поведение пользователей, мультимодальные сигналы — петабайты данных.

Улучшение качества ранжирования

Вам предстоит искать проблемы в текущей системе, находить точки роста и реализовывать их — от гипотезы до внедрения в продакшен. Вы будете работать с NLP-факторами, эмбеддингами, моделями ранжирования.

Взаимодействие с продуктом и аналитикой

Наши разработчики переводят бизнес-запросы в конкретные ML-задачи, формализуют требования совместно с продуктом. Мы активно работаем с командой аналитики по контролю качества данных и разметки.

Работа с большими данными в реальном времени

Вы будете разрабатывать и внедрять решения, которые работают на петабайтах данных и держат планку по качеству в условиях высокой нагрузки.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Решали задачи end-to-end: от постановки и исследования до внедрения в продакшен
* Имеете опыт в Ranking, Retrieval, RecSys или NLP
* Умеете работать с продуктом: понимаете бизнес-контекст и можете переводить его в технические задачи
* Имеете опыт технического лидерства (ревью, декомпозиция, координация)

* Работали с поисковыми системами или их компонентами (Information Retrieval, Dense Retrieval)
* Имеете опыт работы с высоконагруженными сервисами и большими данными
* Знакомы с современными нейросетевыми архитектурами

Сервисы Yandex Cloud позволяют быстро и просто получать доступ к современным технологиям обработки и хранения данных. Мы ищем в команду маркетинга специалиста, который поможет нам организовывать мероприятия.

Брифинг и подготовка проекта

Вам предстоит собирать вводные по проектам с внутренних бизнес-заказчиков и выбирать оптимальный путь их реализации (самостоятельно, через разрозненных подрядчиков или через агентство), составлять на основе полученных вводных брифы, курировать разработку креативных концепций для офлайн- и онлайн-мероприятий.

Тендеры, бюджетирование и сметы

Вы будете проводить тендеры, контролировать соответствие предложений брифу, контролировать и оптимизировать сметы подрядчиков, формировать бюджет проекта, следить за его расходованием, поддерживать рабочие таблицы с планом мероприятий и расходами.

Реализация мероприятий и координация подрядчиков

Предстоит отвечать за реализацию офлайн- и онлайн-мероприятий: бронирования, оформление и техническое оснащение площадки, видеотрансляцию, кейтеринг, регистрацию гостей. Вы будете взаимодействовать с подрядчиками, внутренними заказчиками, дизайнерами, юристами, отделами закупок, логистики, бухгалтерией, контролировать работу смежных подразделений, задействованных в реализации проектов.

Коммуникации и продвижение мероприятий

Нужно будет писать анонсы, публиковать посадочные страницы мероприятий, управлять заявками на участие, анализировать эффективность мероприятий.

* Не менее четырёх лет организовывали онлайн- и офлайн-мероприятия, предпочтительно в сфере В2В
* Умеете вести много проектов сразу
* Знаете принципы работы с трекерами
* Следите за рыночными тенденциями, интегрируете в свою работу ИИ-инструменты
* Знаете английский язык на уровне Intermediate и выше и готовы совершенствовать свои знания
* Внимательны к деталям
* Не боитесь рутины и умеете работать в команде

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

Все профессии внутри разделов

Мы команда Yandex Global Network, часть Yandex Infrastructure — одной из крупнейших в стране и мире. Мы проектируем, строим и эксплуатируем сетевую инфраструктуру, которая обеспечивает работу абсолютно всех сервисов Яндекса и Yandex Cloud. На наших технологиях и системах работают тысячи разработчиков компании.

Наша команда автоматизации отвечает за инструменты и платформы, которые делают сеть Yandex Cloud управляемой, предсказуемой и масштабируемой. Мы поддерживаем сервисы, чтобы сетевым инженерам не нужно было самостоятельно думать о рутине, а можно было сосредоточиться на сложных задачах.

Наша ключевая цель — поддерживать высокую доступность и производительность инфраструктуры для приложений автоматизации сети и высокопроизводительных систем обработки трафика.

Эксплуатация физической инфраструктуры

Вам предстоит работать с «железными» серверами, на которых развёрнуты виртуальные сетевые функции и высокопроизводительные системы обработки трафика. Задачи включают наливку серверов, их обновление, диагностику и обеспечение отказоустойчивости.

Поддержка и развитие инфраструктуры Kubernetes

Вы будете администрировать кластеры, развёрнутые на физических серверах и в Yandex Cloud, обеспечивать их стабильность, выполнять обновления и масштабирование.

Автоматизация операционных процессов

Вам нужно будет разрабатывать и поддерживать скрипты, Helm-чарты и инструменты для автоматизации развёртывания приложений и управления конфигурациями. Это поможет снизить операционные затраты и минимизировать риски человеческой ошибки.

Совершенствование мониторинга и надёжности

Предстоит работать над улучшением системы мониторинга, логирования и алертинга, чтобы проактивно обнаруживать и предотвращать потенциальные проблемы в инфраструктуре.

Больше о разработке в Яндексе — в канале Yandex for Developers

* Администрировали Linux-системы больше трёх лет
* Работали с Kubernetes: разворачивали и администрировали кластеры
* Имеете опыт работы с IaC (Terraform, Ansible) и CI/CD-процессами
* Умеете писать скрипты для автоматизации (bash), уверено читаете код и способны делать небольшие доработки в существующих приложениях (Python и Go)
* Хорошо знакомы с observability-системами (логами, метриками, трейсами, алертами)
* Понимаете основы сетевых технологий (L2/L3, TCP/IP) и не боитесь сетевой терминологии

* Знакомы с сетевым оборудованием или работой с трафиком на низком уровне

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

Мы активно развиваем направление генеративного ИИ в Финтехе. Создаём агентские системы и другие LLM-продукты для самых разных доменов: клиентской поддержки, комплаенса, ИИ-коммерции, операционной эффективности, инфраструктуры и т. д. Ищем инженера, который будет создавать и внедрять такие системы для внутренних и внешних пользователей.

https://fintech.yandex.ru/careers/ml-developer

Разработка агентских систем

Вам предстоит заниматься разработкой полного цикла — от проектирования сценария и выбора архитектуры до деплоя, мониторинга и итераций по качеству. Нужно будет не просто написать промпт, а сделать работающий продукт с tool calling, fallback-логикой и измеримым результатом.

RAG

Вы будете заниматься генерацией от этапа понимания, какие данные нужны пользователю, до пайплайна, который надёжно находит информацию и генерирует ответы, и системы оценки, которая это подтверждает.

Инфраструктура и качество

Эта задача включает деплой и эксплуатацию LLM-моделей в банковском контуре, мониторинг и observability агентов, автоматизацию экспериментов и офлайн-оценок.


Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Строили RAG-системы, включая эксперименты, эксплуатацию, оценку качества, знаете много способов модификации стандартного RAG-пайплайна для улучшения его характеристик
* Работали с vLLM или другими inference-движками, понимаете тонкости multi-GPU-параллелизации моделей
* Умеете писать продакшн-код на Python: знаете, как написать код агента, обернуть его в сервис, умеете правильно использовать различные виды параллелизма и т. д.
* Понимаете архитектуру LLM-приложений, современные подходы к созданию агентских систем
* Уверенно владеете одним из фреймворков создания агентов: LangGraph или LangChain, Crew AI, Pydantic AI или аналогами
* Понимаете, как оцениваются и измеряются системы на основе LLM, владеете инструментами observability
* Знаете, как работать с Docker, Bash, Zsh
* Активно используете ИИ в работе, понимаете область применения, возможности современных LLM-систем для написания кода и прочих помощников
* Держите руку на пульсе разработок в области ИИ-агентов и LLM, пробуете новые подходы в своих рабочих или пет-проектах

Технологии виртуализации помогают предоставлять пользователям Yandex Cloud виртуальные машины, развёрнутые на физических серверах. За создание и управление виртуальными машинами отвечает наш сервис Compute.

В рамках подразделения Cloud Foundation Services команда занимается Scheduler — одной из самых сложных и интересных частей Compute. Этот компонент обеспечивает учёт и аллокацию вычислительных ресурсов. С одной стороны, Scheduler должен эффективно выделять запрашиваемые пользователем ресурсы под виртуальные машины, а с другой — максимально использовать вычислительные мощности облака.

Мы ищем опытного разработчика, который будет развивать этот компонент.

Погружение в Scheduler

Вам предстоит изучить крупный и сложный компонент, разрабатывать идеи по его развитию.

Улучшение функциональности

Вы будете разрабатывать новые функции и дорабатывать уже имеющиеся на языке Go.

Работа с распределёнными архитектурами

Наши сервисы построены на микросервисной архитектуре.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Строили архитектуру сложных распределённых сервисов
* Пишете надёжный высокопроизводительный код
* Самостоятельно принимаете важные технические решения на основе подхода data-driven

Яндекс стремится сделать перемещение людей и грузов более безопасным, доступным и удобным. Наша смелая цель — войти в число первых мировых компаний, разработавших технологию автономного управления автомобилями. Для достижения этой цели мы формируем команду талантливых и целеустремлённых профессионалов.

Команда «Безопасность ИИ-технологий» разрабатывает алгоритмы планирования, которые позволяют автомобилю прокладывать безопасные и комфортные траектории движения, учитывая окружающую обстановку.

Оптимизация производительности

Вы будете анализировать и оптимизировать код подсистемы управления для выявления узких мест и повышения её эффективности, обеспечивать максимальную производительность систем, в том числе улучшать алгоритмы, сокращать время выполнения и минимизировать использование ресурсов.

Разработка многопоточных и распределённых систем

Предстоит участвовать в проектировании и реализации высоконагруженной многопоточной и распределённой архитектуры, работать с межпроцессным взаимодействием и синхронизацией.

Улучшение обобщённой библиотеки кинематических абстракций

Предстоит решать сложности, связанные с различными аспектами движения, и разрабатывать универсальные быстрые методы вычисления характеристик движения.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Имеете опыт промышленной разработки на C++ более года
* Обладаете хорошей алгоритмической подготовкой, знаете классические алгоритмы и структуры данных
* Пишете понятный и чистый код
* Умеете эффективно работать в команде

* Получили техническое или естественно-научное образование
* Успешно участвовали в олимпиадах по техническим направлениям в школе или университете
* Знаете Python на базовом уровне
* Имеете хорошие знания по физике на школьном уровне

Мы развиваем инфраструктурное контейнерное облако, в котором расположены сервисы, создаваемые тысячами разработчиков Яндекса. Всё ради того, чтобы запуск и эксплуатация сервиса занимали минимум времени, а стоимость ресурсов облака была минимальной.

Под управлением внутреннего облака находятся более 110 тысяч серверов и заведено более 50 тысяч приложений — суммарно около миллиона контейнеров. Ближайший его аналог — Kubernetes, но наше решение позволяет запускать сервисы в одной инсталляции, масштабированной на весь Яндекс. В нашем облаке развёрнуты как крупные потребители, например Поиск или MapReduce в лице YT, так и микросервисы, которые хоть и крошечные, зато их многие десятки тысяч — например, весь сервис Такси.

Мы не только помогаем запускать сервисы, но и даём пользователю всё, что нужно, чтобы эти сервисы эксплуатировать: настраиваем балансировку, предоставляем мониторинг поднятых сервисов, собираем логи, поддерживаем интеграцию с CI/CD.

Относительно новое направление у нас — разработка единой инфраструктурной платформы (PaaS), которая объединяет в себе инфраструктурные сервисы и позволяет:
* скрыть от разработчика лишнюю сложность по созданию и настройке своего сервиса;
* хранить настройки сервиса рядом с кодом и применять GitOps-подходы при разработке своих сервисов.

Основная часть платформы разрабатывается на Go, ещё мы активно используем компоненты Kubernetes, а ряд инструментов написан на Python.

Service Mesh — концепция и важная подсистема платформы, которая позволяет управлять взаимодействием микросервисов друг с другом.

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

Проектирование и развитие Service Mesh

Вам предстоит разрабатывать компоненты Service Mesh на Go для управления взаимодействием микросервисов: маршрутизацией, балансировкой, политиками безопасности. Вы будете оптимизировать производительность mesh-слоя в масштабах всей платформы (более миллиона контейнеров и свыше 50 тысяч приложений), реализовывать механизмы трассировки, мониторинга и сбора метрик для анализа сетевых взаимодействий.

Интеграция с PaaS-платформой

Вашей задачей будет глубокая интеграция Service Mesh с другими компонентами платформы: CI/CD, оркестрацией контейнеров, системами логирования. Вам предстоит разрабатывать API и инструменты для настройки mesh-правил через GitOps-подход (хранение конфигураций рядом с кодом), создавать прозрачный интерфейс для разработчиков, скрывающий сложность mesh-инфраструктуры.

Обеспечение надёжности и безопасности

Вы будете реализовывать механизмы mTLS, авторизации и управления политиками доступа между сервисами, проектировать отказоустойчивую архитектуру mesh-слоя, включая автоматическое восстановление при сбоях, а также участвовать в нагрузочном тестировании и оптимизации сетевых протоколов: gRPC, HTTP/2.

Работа с инфраструктурными вызовами

Вам нужно будет устранять узкие места в работе mesh-платформы на уровне сети и операционной системы (Linux, сетевые стеки), адаптировать опенсорс-решения (например, Envoy, Istio) под внутренние требования Яндекса. Также вы будете участвовать в масштабировании системы для поддержки экосистемы из тысяч микросервисов и крупных продуктов: Поиска, YT, Такси.

* Занимались промышленной разработкой на Go или Python более трёх лет
* Применяли в работе классические алгоритмы
* Знаете классические структуры данных и особенностей работы с ними в Go или Python

* Проектировали и разрабатывали распределённые и высоконагруженные сервисы
* Владеете проблематикой построения облачных сервисов
* Глубокое знаете Linux
* Занимались многопоточным и асинхронным программированием
* Имеете опыт сетевого программирования

Команда Яндекс Игр управляет сервисом: формирует бюджеты, разрабатывает финансовые модели и ищет новые бизнес-кейсы. Мы взаимодействуем с командами продукта и маркетинга, чтобы достигать целей сервиса и создавать KPI, а также активно внедряем искусственный интеллект, оптимизируем инструменты и повышаем эффективность процессов.

Сервис — площадка с рекламной монетизацией. Одна из ключевых статей расходов требует постоянного анализа и поиска более эффективных решений. Например, мы рассматриваем гипотезы, стоит ли создавать простые игры своими силами, проводим расчёты и собираем данные по рынку.

От кандидата мы ждём любопытства, умения проверять факты, интереса к автоматизации и ИИ-инструментам, а также способности превращать размытую бизнес-задачу в понятный следующий шаг для команды.

Исследование рынка и бизнес-кейсов

Вы будете собирать данные о рынке, проводить бенчмаркинг, чтобы оценить новые бизнес-идеи: например, рассчитать экономическую целесообразность создания простых игр. Вам предстоит создавать первые черновики, писать промпты, анализировать открытые источники. Ваша задача — изучать AI-инструменты, ориентируясь на дизайн и автоматизацию процессов, получать инвайты и проверять гипотезы.

ИИ-зация и оптимизация процессов

Вы будете помогать создавать AI-скилы и воркфлоу для решения операционных задач, тестировать и улучшать продуктовые и операционные процессы, включая элементы вайбкодинга (без участия разработки). Вам предстоит работать с Excel и Google Sheets для отчётов и базовой аналитики, помогать с расчётами бюджетов и эффективности, писать и обновлять вики-документацию.


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

* Владеете Excel для выполнения расчётов и базовой аналитики
* Обладаете математическим складом ума и способностью к точным вычислениям
* Имеете продуктовое мышление и нацелены на результат, готовы предлагать идеи для увеличения выручки
* Проводите исследования: рынок, пользователи, оценка гипотез — и превращаете сырую информацию в конкретные шаги
* Заинтересованы в теме ИИ, аккуратно пользуетесь AI-инструментами и готовы применять их для решения бизнес-задач
* Можете взять размытую задачу, самостоятельно разобраться в открытых источниках и предложить структурированное решение

* Официальное трудоустройство на три месяца, занятость 40 часов в неделю
* Работу в московском офисе Яндекса со всем необходимым для комфортной работы и отдыха, возможен гибридный режим
* Ежедневную компенсацию оплаты питания на территории офиса
* Работу в технологической компании, где можно участвовать в создании полезных сервисов для десятков тысяч сотрудников
* Работу в профессиональной команде, у которой можно многому научиться
* Программу менторства и сопровождения стажировки
* Культуру открытости и взаимопомощи
* Возможность быстро увидеть свой вклад и результаты работы

Платформа B2C — это сердце пользовательского продукта Маркета. Весь путь пользователя, начиная от посещения первого экрана Яндекс Маркета и заканчивая оформлением заказа и его трекингом, находится в руках команды платформы B2C. Присоединяйтесь к нам, чтобы выявлять проблемы при взаимодействии с продуктом и улучшать пользовательский опыт.

Какие задачи вас ждут

• Улучшение пользовательского продукта совместно с продуктовой командой.
  Вы будете принимать активное участие в улучшении пользовательского продукта: выявлять проблемы, возникающие у пользователей, и предлагать пути их решения, проактивно искать точки роста: придумывать новые и улучшать существующие продуктовые фичи, анализировать данные с использованием SQL, Python или иного удобного для вас инструмента, строить математические модели (от быстрой модельки в Excel до ML в CatBoost), запускать и анализировать А/В-эксперименты.
• Развитие данных и метрик, отражающих качество продукта.
  Вам предстоит развивать систему метрик, отражающих качество продукта и отдельных продуктовых фичей, совершенствовать архитектуру логирования совместно с командами продуктовой разработки и хранилища данных, а также визуализировать данные и раскрывать их бизнес-смысл.
• Развитие рекомендаций и поисковой выдачи.
  Вы будете находить точки роста в рекомендательных и поисковых пайплайнах: анализировать качество отбора и ранжирования товаров, выявлять сценарии, в которых выдача не отвечает потребностям пользователей, и предлагать улучшения совместно с продуктовой командой и ML-разработчиками. Вам предстоит исследовать поведение пользователей, формулировать гипотезы по улучшению персонализации, релевантности и разнообразия выдачи, оценивать вклад отдельных моделей и этапов пайплайна в продуктовые метрики, проверять изменения с помощью А/В-экспериментов и помогать команде находить баланс между пользовательским опытом и бизнес-результатами.

Мы ждем, что вы

• Работали аналитиком

• Хорошо знаете математику, владеете основами теории вероятностей и математической статистики

• Использовали в работе хотя бы один язык программирования (SQL и Python приветствуются)

• Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений

• Критически смотрите на получаемые результаты

• Аргументированно отстаиваете собственную точку зрения и слышите чужие

• Быстро и живо мыслите, готовы учиться и брать на себя ответственность

Ищем growth-аналитика в Яндекс Музыку! ⚡

Предстоит помогать Музыке расти в Казахстане и Узбекистане: искать точки роста, проверять гипотезы и улучшать подписочную воронку. Много самостоятельности и возможность видеть, как ваши выводы превращаются в реальные запуски.

Ждём аналитика с опытом работы с продуктовыми воронками и A/B-тестами. Будет плюсом, если вы работали с подписочными продуктами или CRM-аналитикой. Локация — Москва, офис или гибрид.

Откликайтесь на сайте или пишите мне в личку)

https://lnkd.in/dy_ztymE

Мы разрабатываем платформу для извлечения актуальных сложноструктурированных данных из интернета — они станут основой для работы агентов на базе больших языковых моделей (LLM). Наша цель — автоматизировать создание источников данных и формирование разнообразных продуктовых обогащений ответов. Эти данные будут использоваться в поиске и AI‑приложениях для пользователей по всему миру: они помогут мгновенно решать повседневные задачи и удовлетворять самые разные интересы. Проект предполагает не только автоматизацию ранее трудоёмкого процесса сбора данных, но и выстраивание компонентов инфраструктуры (харнесса) для работы агентских систем.

Проектирование конвейеров для анализа пользовательских логов и поиска информации в интернете

Вы будете разрабатывать системы, позволяющие эффективно обрабатывать большие объёмы данных и извлекать из них полезную информацию.

Обеспечение стабильности и достоверности данных

От качества данных напрямую зависит точность ответов, которые получат миллионы пользователей. Вам предстоит выстроить процессы контроля и верификации данных.

Разработка моделей для выявления пользовательских интересов и отслеживания актуальных событий в мире

Вы будете создавать алгоритмы, способные анализировать поведение пользователей, и оперативно реагировать на изменения в информационном пространстве.

Создание моделей, определяющих, какие агентские инструменты необходимы для решения конкретных задач

Ваша работа поможет оптимизировать выбор инструментов для AI‑агентов, повышая эффективность их работы.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Использовали AI‑инструменты в разработке
* Понимаете принципы работы агентов на базе LLM
* Обладаете знаниями в области машинного обучения (ML), обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей (LLM)
* Способны эффективно адаптироваться к современным технологическим вызовам

Команда робототехники занимается всем, что связано с автономными роботами и роботизированными системами: от исследований, прототипирования и разработки первых образцов до интеграции ML-моделей в реальные устройства и подготовки решений к серийному производству.

Мы создаём нейросетевые компоненты для роботов: восприятие, принятие решений, управление поведением, обучение в симуляции и на реальных данных, пайплайны дообучения и инфраструктуру для экспериментов. В команде работают специалисты по machine learning, reinforcement learning, computer vision, vision-language-action-моделям, MLOps и робототехнике.

Сейчас мы ищем ML Engineer, который будет развивать методы post-training и fine-tuning для VLA- и других robot policy. Вам предстоит применять reinforcement learning, imitation learning и recovery-oriented-подходы, чтобы улучшать качество выполнения задач, устойчивость к OOD-состояниям, способность к восстановлению после ошибок и обобщение на реальные робототехнические сценарии.

Это роль для человека, которому интересно работать на границе современных foundation models, RL и робототехники: брать базовую VLA-policy, обученную на демонстрациях, и доводить её до надёжного поведения с помощью offline и online RL, recovery-сценариев и систематических экспериментов.

Разработка post-training-пайплайнов для VLA

Вы будете развивать пайплайны дообучения VLA на данных реальных роботов, симуляции и демонстрациях. В фокусе — повышение success rate, стабильности и обобщающей способности моделей, адаптация к конкретным робототехническим платформам, задачам, сенсорам и интерфейсам управления.

Вам предстоит работать с behavior cloning и его вариантами, представлением действий, мультимодальными входами, temporal context и другими компонентами, которые определяют качество policy на заключительном этапе обучения.

Offline и online reinforcement learning

Вы будете исследовать и внедрять RL-подходы для улучшения VLA-политик после предобучения и supervised fine-tuning. В зоне ответственности — offline RL на логах взаимодействий и демонстрациях, offline-to-online RL, RL fine-tuning и residual RL. Будет уделяться внимание тому, как безопасно использовать данные реальных rollout’ов, строить reward’ы и success-сигналы, улучшать политики без потери исходных навыков и находить баланс между качеством, устойчивостью и sample efficiency.

Обучение на corrective data и recovery trajectories

Вам предстоит развивать ML-часть обучения роботов на их собственных ошибках. Робот может попасть в OOD-состояние, начать неуспешно выполнять навык или потерять уверенность; в таких случаях оператор или другой механизм восстановления формирует корректирующую траекторию. Эти эпизоды становятся данными для следующей итерации обучения. Вы будете работать с подходами уровня DAgger, Human-Gated DAgger, Learning from Human Interventions, corrective demonstrations и dataset aggregation. Основная задача — превращать всё это в улучшение VLA-policy. Сбор данных, teleoperation и операционные процессы находятся на стороне других команд; с вашей стороны — требования к данным, методы обучения, оценка качества и интеграция результатов в training pipeline.

OOD robustness и final-mile quality

Вы будете улучшать качество моделей в сложных, редких и нештатных сценариях: при распределительном сдвиге, изменении условий сцены, ошибках восприятия, накоплении ошибок управления и неполных или шумных наблюдениях. В фокусе — анализ failure modes, OOD robustness, uncertainty-aware и recovery-oriented learning, работа с hard examples и long-tail-данными. Важно строить понятные метрики качества: success rate, recovery rate, intervention rate, устойчивость к возмущениям и безопасность выполнения задач.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Уверенно программируете на Python и работали с PyTorch
* Имеете сильную базу в deep learning и reinforcement learning
* Понимаете основные подходы в RL: policy optimization, actor-critic, value learning, off-policy learning и offline RL
* Понимаете, что такое behavior cloning, covariate shift и dataset aggregation
* Умеете ставить эксперименты, проводить абляции, работать с метриками и анализировать причины деградации моделей
* Умеете читать исследовательские статьи и превращать исследовательские идеи в устойчивые ML-пайплайны

* Работали с гуманоидными роботами или другими физическими робототехническими платформами
* Знакомы с DAgger, Human-Gated DAgger, Learning from Human Interventions, corrective demonstrations и recovery learning
* Работали с online RL, offline-to-online RL, safe RL, constrained RL или residual RL
* Знакомы с Isaac Lab, Isaac Sim, MuJoCo, ManiSkill или другими симуляторами

Мы ищем старшего менеджера продукта. Вам предстоит возглавить пул платформенных продуктов управления компенсациями для руководителей и сотрудников Яндекса. Вместе с командой C&amp;B вы будете развивать и сопровождать критически важные для компании финансовые инструменты.

Ваша главная задача — сделать процессы расчёта компенсаций и управления ими максимально прозрачными, автоматизированными и удобными для тысяч руководителей и HR‑партнёров.

Вам придётся работать на стыке HR, финансов и разработки. Вы будете управлять сложными, высоконагруженными системами — от них напрямую зависит справедливость и эффективность мотивации сотрудников.

Развитие финансового кабинета

Вы будете отвечать за ключевой продукт C&B — финансовый кабинет руководителя. Сейчас его используют уже 60% руководителей компании, а вам нужно будет масштабировать кабинет на всех — это более 8000 руководителей. Предстоит запускать новые сценарии работы с доходом сотрудников и команды, сделать продукт ещё полезнее и интуитивно понятнее.

Управление расчётом компенсаций

Вы будете обеспечивать безупречную работу сложного процесса автоматического расчёта компенсаций в периоды ревью — летом и зимой. Этот процесс связывает несколько сервисов и позволяет после выставления оценок автоматически рассчитать выплаты всем сотрудникам. Нужно будет координировать команду, тесно работать с заказчиками и следить, чтобы система функционировала идеально: времени на согласование бюджетов у топ‑менеджмента очень мало.

Разработка продуктов

Вы будете прорабатывать интерфейсы, исследовать, анализировать данные и развивать дашборды. С помощью AI вы сможете быстро создавать прототипы решений и проверять гипотезы, чтобы быстрее выпускать продукты.

Связь между заказчиками и разработчиками

Вы будете связующим звеном между бизнес-заказчиками и командой разработки. Нужно будет чётко формулировать требования, следить за сроками и качеством, а также поддерживать прозрачную и своевременную коммуникацию на всех этапах работы.

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

* Работали менеджером продукта в B2B или внутренних продуктах от пяти лет
* Понимаете архитектуру информационных сервисов: знаете, как устроены веб‑сервисы изнутри, и можете обсуждать архитектурные решения с разработчиками на равных
* Работали со сложными расчётными системами: не боитесь таблиц со 150 колонками и понимаете, как валидировать и обеспечивать достоверность расчётов
* Умеете разбираться в сложных, многокомпонентных процессах и находить неочевидные решения
* Готовы работать в условиях высокой ответственности и жёстких дедлайнов, особенно в периоды ревью, сохраняя спокойствие и сосредоточенность на результате
* Управляли командой разработки до 10 человек
* Умеете выстраивать эффективную коммуникацию с заказчиками

* Получили экономическое или финансовое образование, понимаете термины: дебет, кредит, P&amp;L, бюджетирование
* Работали с платформенными решениями для C&amp;B‑отдела или в продуктах, связанных с автоматизацией HR‑процессов (компенсации, бюджетирование, расчёты)

Мы создаём платформу данных на архитектуре Lakehouse, покрывающую весь жизненный цикл работы с данными: от поставки и обработки до анализа и визуализации. Платформа интегрирована с большим числом managed-сервисов Yandex Cloud и рассчитана не только на дата-инженеров и аналитиков, но и на бизнес-пользователей.

Наша команда разрабатывает центральный компонент, который связывает множество разрозненных managed-сервисов Yandex Cloud в единый продукт. Мы создаём, удаляем, масштабируем различные облачные сервисы, подстраиваясь под запросы пользователя.

Мы занимаемся не классической бэкенд-разработкой сервисов — мы живём на стыке бэкенд-разработки, дата-инфраструктуры, облачных сервисов и developer experience. У нас есть как задачи продуктового уровня, так и глубокие технические вызовы.

Развитие функциональности платформы

Вам предстоит реализовывать новые возможности и улучшать уже существующие: продумывать и создавать интеграции с различными облачными сервисами, повышать стабильность работы ядра и расширять его функциональность.

Работа над масштабируемостью, стабильностью и скоростью сервиса

Команда отвечает за весь жизненный цикл компонентов: от проектирования и разработки до развёртывания, эксплуатации и поддержки окружений. В наших задачах всегда есть место актуальным инфраструктурным вызовам: проектированию архитектурных решений, развитию мониторинга и диагностики, ускорению операций с виртуальными машинами, повышению надёжности работы с ними и оптимизации CI/CD-пайплайнов.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Уверенно владеете Go, PostgreSQL и Linux
* Понимаете базовые алгоритмы, структуры данных и области их применения
* Умеете тестировать собственный код
* Проводите качественное ревью чужого кода
* Легко и продуктивно взаимодействуете с другими командами
* Умеете не только решать проблемы, но и находить их корневые причины
* Имеете широкий технический кругозор

* Работали с Python
* Разрабатывали микросервисные системы
* Работали с разными источниками данных: KV-хранилищами, реляционными базами данных, файловыми системами
* Работали с Unix-системами и сетевыми технологиями
* Знакомы со SRE-подходами или DevOps-практиками

Яндекс Недвижимость — это сервис для удобного поиска квартир, который помогает миллионам пользователей выбрать, купить или снять жильё.

Мы не боимся пробовать новое — например, уже внедрили собственную технологию 3D-туров на вторичном рынке жилья. Она позволяет принимать решения о сделках удалённо. А ещё мы помогаем решать вопросы с помощью искусственного интеллекта: запустили ML-калькулятор для оценки стоимости недвижимости и YandexGPT для поиска подходящих вариантов.

Развитие пользовательского пути и рост конверсии

Вы будете отвечать за опыт пользователя на всём пути — от первого поиска до обращения, сделки и возвращения. Нужно будет искать точки роста на разных этапах воронки, формулировать и проверять гипотезы, проводить A/B-тесты. Вам предстоит работать над тем, чтобы больше пользователей переходили от интереса к целевому действию и сделке.

Создание механик удержания

Ваши задачи — развивать долгосрочные отношения с пользователями: изучать поведение когорт, находить поводы для возвращения и запускать механики, которые помогают продолжать выбор жилья и снова пользоваться сервисом.

Развитие клиентского сервиса

Вы будете улучшать опыт пользователей, которые взаимодействуют с менеджерами по подбору. Совместно с операционными командами — повышать качество консультаций и делать каждый контакт полезным шагом на пути к сделке.

Управление продуктом через данные

Вам предстоит отвечать за ключевые показатели направления: конверсию по этапам воронки, удержание, монетизацию, ARPU и LTV, разбираться в причинах изменений метрик, оценивать эффект инициатив и на основе данных выбирать приоритеты.

Работа с кросс-функциональной командой

Вместе с аналитиками, дизайнерами, разработчиками, командой маркетинга, операционными и коммерческими командами вы будете формировать продуктовую стратегию и доводить инициативы от исследования проблемы до запуска и оценки результата.

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

* Работали менеджером продукта в B2C от четырёх лет — предпочтительно на классифайдах, маркетплейсах или сервисах с пользовательским путём от поиска до покупки
* Настраивали метрики конверсии, удержания и монетизации
* Умеете проводить A/B-тесты и владеете навыками дискавери — от гипотезы до внедрения
* Понимаете, как вести клиента от первого контакта до возвращения
* Принимаете решения на основе данных и приоритизируете задачи
* Умеете договариваться с кросс-функциональными командами: бизнеса, маркетинга, разработки, аналитики, дизайна

* Понимаете специфику рынка недвижимости и знаете, как вести клиента до сделки