Go-разработчик

Мы создаём новое поколение AI-решений для сферы продаж. Наша цель — разработать интеллектуальную систему, которая значительно повысит эффективность коммерческих команд. В основе продукта — передовые большие языковые модели (LLM). Они работают не как обычные чат-боты, а как сложные механизмы принятия решений и могут автономно управлять диалогами с клиентами.

Это проект в экосистеме Яндекса. Мы получаем доступ к уникальным технологиям ML-платформы и инфраструктуры, но при этом остаёмся гибкой и амбициозной командой.
Вы присоединитесь к ядру бэкенд-разработки и будете решать задачи на стыке высокой производительности, машинного обучения и бизнес-логики.

Технологический стек: основной язык — Go; в области ML используются большие языковые модели (LLM), речевые технологии (ASR/TTS), эмбеддинги; в инфраструктуре — Kubernetes (k8s), Docker, PostgreSQL, брокеры сообщений (NATS/Kafka), Redis.

Разработка ядра AI-агента

Вы будете создавать с нуля высоконагруженные сервисы на Go для интеллектуального агента: управлять состоянием диалога, принимать решения на основе LLM и интегрировать с внешними системами.

Оптимизация RAG-платформы

Вы будете работать над системами поиска и подачи релевантной информации для AI-моделей: внедрять векторный и гибридный поиск, работать с базами знаний и метаданными, чтобы ответы агента были точными и контекстными.

Интеграция с экосистемой продаж

Вы будете проектировать отказоустойчивые API и механизмы взаимодействия с CRM-системами, сервисами коммуникаций (мессенджерами, телефонией) и другими корпоративными инструментами.

Развитие пайплайнов

В тесной связке с ML-инженерами вы будете создавать и оптимизировать пайплайны для анализа диалогов, извлечения сущностей и генерации контекстно-зависимых действий.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Разрабатывали и проектировали веб-сервисы на Go
* Глубоко понимаете принципы работы и масштабирования реляционных СУБД (например, PostgreSQL)
* Строили высоконагруженные и отказоустойчивые системы
* Умеете самостоятельно декомпозировать сложные задачи и не боитесь брать на себя ответственность за ключевые компоненты архитектуры

* Понимаете принципы работы RAG-систем и агентских фреймворков
* Знакомы с основами машинного обучения и большими языковыми моделями (LLM)
* Работали с event-driven-архитектурой и очередями сообщений
* Интересуетесь сферой продаж и автоматизацией бизнес-процессов

Команда и задачи

Ты присоединишься к команде, отвечающей за направление поиска, SEO и партнерских интеграций. Перед направлением стоят критичные для продукта задачи:

• Архитектурное масштабирование системы поиска и обеспечение ее надежности под растущей нагрузкой в условиях непростых компромиссов между скоростью, полнотой и квотами наших поставщиков.
• Совместно с командой DataScience реализация комплексного механизма ранжирования выдачи и персонализации поиска под предпочтения пользователя.
• Реализация маркетингового инструментария и аналитики для формирования подборок и акций.
• Перевод SEO на рельсы архитектуры поиска.
• Реализация платформы партнерских интеграций на базе архитектуры поиска.

Технологии

У нас 4 датацентра с K8S в 2 локациях: Москва и Новосибирск. Используем Helm, Gitlab CI/CD, Jaeger, ELK, Prometheus/VictoriaMetrics и Grafana.

Команда полностью самодостаточна и обеспечивает полный цикл разработки и доставки на прод.

Пишем REST сервисы и пайплайны обработки данных в монорепе на Go. В качестве систем хранения на проекте используем PostgreSQL, Cassandra,

ClickHouse и Redis, а Kafka применяем для пайплайнов данных и асинхронных коммуникаций между сервисами.

А остальное будет зависеть от тебя :)

Процессы

Решаем проблемы пользователей и бизнеса за дни а не за стори-поинты. Любим динамичную и наполненную смыслом атмосферу — всегда задаем себе вопрос "Зачем?" и находим лучшие ответы на вопрос “Как?”. Любим простые решения, любим поговорить про архитектуру, линеаризацию и гарантии доставки.

Живем 4-х недельными циклами по Shape Up: 3 недели доставляем запланированную продуктовую ценность и 1 неделю отводим под демо/ретроспективы и под собственные задачи команды. Параллельно с доставкой идет планирование следующего цикла в составе продактов и лидов направлений. На задачи собираем небольшие автономные фича-тимы, возглавляемые фиче-крайними.

Тебе предстоит:

• Быть мультипликатором к эффективности работы всей команды
• Глубоко погружаться в нашу предметную область и проблемы пользователей
• Формировать инженерную стратегию и план развития своего направления, выступать в роли заказчика технических изменений
• Проектировать архитектуру и технические решения для крупных и сложных задач в рамках планирования циклов
• Наставлять команду в вопросах проектирования задач
• Сопровождать команду в реализации технических решений
• Обеспечивать масштабируемость системы под рост продукта и гарантировать SLO сервисов в своей зоне ответственности
• Развивать инженерную культуру через разработку и внедрение инструментов и практик, повышающих эффективность работы команды
• Быть примером для подражания и демонстрировать наши ценности на практике

Будем рады пообщаться, если:

• Ты понимаешь чем стратегия отличается от тактики и умеешь видеть картину целиком
• У тебя есть опыт разработки и проектирования распределенных систем
• Ты умеешь доводить дело до конца и добиваться результата
• У тебя есть опыт эксплуатации и поддержки распределенных систем, ты понимаешь как построить надежный продукт и владеешь SREпрактиками
• Ты обладаешь отличными навыками коммуникации и умеешь доносить инженерные цели как до команды, так и до бизнеса
• Имеешь опыт менторства и развития инженеров

Даже если ты не соответствуешь всем требованиям, но у тебя есть понимание что мы идеально подходим друг другу - то обязательно оставляй заявку. Возможно, ты как раз подходящий кандидат на эту роль!