Разработчик на Python в службу AI-сервисов

Наша служба в Яндекс Лавке занимается AI-изацией бизнеса: мы создаём агентов, которые избавляют от рутины в разработке, аналитике, операциях, коммерции и других бизнес-функциях. Раньше мы работали точечно: брали отдельный процесс — например, поиск пропавших посылок, дежурство или антифрод курьеров — и создавали для него агента. Теперь мы переходим на новый уровень: вместо отдельных агентов будем строить AI-системы, которые будут охватывать работу целой бизнес-функции.

Мы ищем разработчика-агентостроителя в одну из команд. Эта позиция находится на стыке ML и бэкенда. Вам предстоит писать продакшн-код, проектировать агентов, экспериментировать с архитектурой и моделями, а также доводить решения до внедрения.

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

Разработка AI-агентов

Вы будете участвовать во всех стадиях проекта: вместе с руководителем команды разбираться в бизнес-процессе, проектировать архитектуру агентов, писать код, продумывать оценку качества, запускать в прод и поддерживать после внедрения. Предстоит определять, какие инструменты и навыки нужны агенту, организовывать работу с контекстом, выбирать подходящую модель, оценивать качество ответов, выявлять и исправлять галлюцинации. Стек: Python, PostgreSQL, экосистема lang*. Интеграции: с внутренними сервисами Яндекса и внешними API.

Взаимодействие с бизнесом

Вы будете общаться с заказчиками из бизнес-подразделений, понимать их задачи и проблемы, обсуждать решения, презентовать результаты и доказывать эффективность работы.

Поддержка агентов в проде

Агенты живут долго, и после внедрения работа с ними не заканчивается. Вы будете выстраивать системы для мониторинга качества, добавлять непредвиденные сценарии, масштабировать агента на соседние сервисы и дежурить по своим проектам.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Уверенно владеете Python для разработки серверных приложений и интеграций
* Понимаете, как устроены асинхронные взаимодействия, очереди, базы данных
* Имеете базовое представление о том, как устроены LLM и AI-агенты: знаете, что такое тулы, промпты, контекстное окно, RAG
* Умеете задавать вопросы про целевое состояние процесса, формулировать гипотезы, оценивать пользу решения для пользователя
* Проактивны и автономны: готовы сами приходить с идеями и доводить их до результата

* Работали с API больших языковых моделей: YandexGPT, OpenAI, Anthropic
* Писали тулы и промпты в продакшне
* Занимались ML-разработкой, понимаете, когда стоит дообучать модель, а когда достаточно работать с готовым API или промпт-инжинирингом
* Знакомы с экосистемой lang* (LangChain, LangGraph), агентскими протоколами (MCP, A2A) и подходами (RAG)
* Хотите развиваться в сторону руководителя или техлида