Яндекс нанимает | Вакансии для разработчиков

🌐 ML-разработчик в группу развития конверсионных прогнозаторов Мы развиваем модели, прогнозирующие конверсии, клики и ставки в рекламных аукционах. Основной фокус — улучшение конверсионных моделей. Конверсии — это разреженный сигнал, сильно привязанный к специфике конкретного продукта. Такой сигнал может приходить с задержкой или не приходить вовсе. Некоторые типы конверсий легко накручивать, что делает их ненадёжным сигналом для обучения. Многие из этих сложностей определяют наши задачи. Какие задачи вас ждут: • Полный цикл создания ML-модели От сбора логов и обучения до внедрения в продакшен. • Решение продуктовых задач Задачи связаны с рекламой, счастьем пользователей, рекламодателей и самого Яндекса. • Big Data Вы будете иметь дело с большими данными — объёмом от 10 TB до 1 PB. Мы ждём, что вы: • Хорошо владеете С++ и Python • Понимаете основные принципы ML/DL и работали с ним • Работали с PyTorch или TensorFlow Почему у нас классно: Сотрудники Яндекса бесплатно участвуют в профильных конференциях. А для тех, кто на них выступает, у нас есть школа подготовки спикеров. Это не все бонусы — полный список тут. 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте #рекламные_технологии #ML #python #CPP #офис #москва

⚫️ Техлид в команду Эйчартеха Мы ищем опытного техлида в команду Эйчартеха — подразделения, которое создаёт и поддерживает экосистему внутренних сервисов для десятков тысяч сотрудников Яндекса. Наши продукты охватывают ключевые HR‑процессы: от собеседований и найма до онбординга, электронного документооборота, управления финансами и бенефитами. Какие задачи вас ждут: • Создавать продукты, влияющие на ежедневный опыт сотрудников Проектировать архитектуру, разрабатывать backend на Kotlin/Java или на Python, обслуживать сервисы в проде, обеспечивать их отказоустойчивость, повышать стабильность их работы. • Строить надёжные интеграции между сервисами, данными и бизнес-процессами Мы живём внутри большого корпоративного ландшафта: внутренние справочники, оргструктура, роли и права, учётные системы, аналитика, API. Вы станете проектировать устойчивое взаимодействие этих систем. • Встраивать AI и автоматизацию в реальные HR-процессы Мы используем AI для решения задач и автоматизации процессов. Важно не просто подключить LLM, а спроектировать безопасный контур вокруг AI. Это возможность работать на стыке разработки, продуктовой логики, данных и AI. Мы ждём, что вы: • Разрабатывали и развивали сервисы • Проектировали архитектуру систем, модели данных и API • Работали с распределёнными системами, интеграциями и большими данными • Сопровождали продукт на всех этапах — от идеи до поддержки в продакшене • Руководили инженерной частью команды Почему у нас классно: ДМС в Яндексе действует с первого месяца — например, можно сделать плановый осмотр зубов и профессиональную чистку. Это далеко не все бонусы — больше можно узнать тут. 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте #эйчартех #техлид #senior

❣️ Аналитик-разработчик в LLM Блендер В Поиске Яндекса, помимо обычных ссылок на веб-страницы, есть тематические блоки: картинки, видео, ответ нейросети от Алисы, калькулятор, курс валют и др. Мы делаем офлайн-метрику, основанную на LLM-разметке релевантности тематических блоков запросам по инструкции. Какие задачи вас ждут: • Улучшение офлайн-метрики ранжирования Вы будете исследовать и оцифровывать проблемы в метрике и итоговом ранжировании, придумывать способы исправления проблем. • Сбор бенчмарка ранжирования Офлайн-метрика замеряет качество поиска, но нужно замерять качество и метрики! Именно для этого нужен бенчмарк — набор эталонных оценок ранжирования. Его сбор — во многом продуктовая задача, ведь бенчмарк задаёт эталонное ранжирование. • Построение и поддержка аналитических моделей в оценке качества Поиска Команда отвечает ещё и за процессы офлайн-оценки качества поиска: приёмки новых ML-моделей ранжирования, сбор «корзин» (запросов для оценки качества) и дашбордов мониторинга качества. Потребуется решать множество важных продуктовых и аналитических вопросов. Мы ждём, что вы: • Имеете опыт руководства или менторства в аналитике • Умеете выстраивать стабильные и прозрачные рабочие процессы • Обладаете глубокими знаниями математики 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте #поиск_с_алисой_ai #аналитика #гибрид #офис

❤️ Разработчик в команду индексации Search-as-a-Service (C++) SaaS — общая поисковая платформа в Яндексе. Наша команда строит новое поколение поисковой индексации — большую распределённую систему, поверх которой работают поисковые и рекомендательные сценарии. Мы работаем на стыке высоконагруженных систем, низкоуровневой оптимизации и R&D. Какие задачи вас ждут: • Разработка общих механизмов индексации Вы будете строить распределённые системы, которые обрабатывают миллиарды документов и поддерживают разные режимы индексации, включая полную перестройку индекса, потоковый режим и их гибридную комбинацию. • Улучшение эффективности индексации и хранения данных Вы будете оптимизировать построение индексов на самом низком уровне, применять и улучшать современные кодеки сжатия, а также искать новые способы выжимать из железа максимум. • Создание движка векторного поиска Вы будете проектировать и запускать собственный kNN, способный работать на масштабах компании. • Проектирование архитектуры и проведение R&D Вы будете участвовать в формировании и принятии ключевых архитектурных решений и проверять их на практике. Мы ждём, что вы: • Уверенно владеете C++ и хотите на нём писать • Хорошо знаете классические алгоритмы и структуры данных • Разрабатывали высоконагруженные распределённые системы и понимаете паттерны их проектирования • Умеете писать надёжный и быстрый многопоточный код Будет плюсом, если вы: • Понимаете устройство современных поисковых систем и баз данных, знакомы с внутренностями Lucene, Elasticsearch, Qdrant, ClickHouse • Знаете, как работают инвертированные индексы, приближённый поиск и различные алгоритмы ранжирования • Знакомы с SIMD и понимаете, как работают современные кодеки сжатия • Профилировали и оптимизировали приложения (CPU-bound и I/O-bound) • Работали с технологиями потоковой обработки данных (Kafka, Flink) или MapReduce Наши бонусы: Яндекс — это комьюнити. Тут есть и спортивные клубы, и книжный клуб, и киберспортивное сообщество. Это не все бонусы — полный список тут. 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте #бэкенд #поиск #CPP

🍔 Разработчик низкоуровневых систем в команду международных проектов Яндекс Еды Яндекс Еда — сервис доставки блюд из ресторанов и продуктов из магазинов. Наша команда развивает сервис на международном уровне: мы запускаем клиентское приложение в новых странах. Если вы любите сложные задачи, глобальный масштаб и хотите создавать продукт для миллионов людей, присоединяйтесь! Какие задачи вас ждут: • Запуски в новых странах Ваша команда будет адаптировать бэкенд клиентского приложения для запусков. В каждой стране вас ждут интересные челленджи: от работы с валютами и локальными платежами до учёта культурных и регуляторных особенностей. • Развитие на международных рынках Фудтех — высококонкурентная среда, где нужно быстро расти. Вы будете заниматься проектами, которые помогут сервису сохранять нужный темп, и реализовывать масштабные фичи, чтобы опережать конкурентов. • Улучшение курьерского опыта Ваша команда будет отвечать за полный цикл запуска проектов, улучшающих условия сотрудничества курьеров с Яндекс Едой. Понадобится прорабатывать проект, заниматься разработкой, тестированием и поддержкой, развивать функциональность и масштабироваться. Мы ждём, что вы: • Хорошо знаете C++ • Разрабатывали для Unix или Linux • Работали с STL, желательно с Boost • Знакомы с требованиями ACID, уровнями изоляции, шардированием и репликацией БД • Работали с высоконагруженными системами Почему у нас хорошо: С нами легко развиваться. Если для рабочих задач вам нужно подтянуть язык — организуем обучение и оплатим 50% стоимости. Это не все бонусы — полный список тут. 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте #еда #бэкенд #CPP #гибрид #офис

🙃 Руководитель группы разработки в Яндекс ID Мы создаём экосистемные продукты, которые работают с данными миллионов пользователей, — храним их и обрабатываем. Всё, что мы делаем, соответствует высоким требованиям: система должна быть надёжной, масштабируемой и, конечно, безопасной. Какие задачи вас ждут: • Работа с данными пользователей Вы будете хранить, шифровать и проверять персональные данные пользователей, предоставлять к ним доступ в реальном времени и офлайн десяткам сервисов Яндекса. Вам предстоит поддерживать и увеличивать нагрузку, ежегодно подключать десятки сервисов, обеспечивая простоту интеграции, совместно с командой СИБ защищать данные, поддерживать уровень доступности 99,99%, а также организовывать офлайн‑доступ к данным для аналитики. • Антифрод‑защита Вы будете в реальном времени оценивать транзакции, входы, авторизации и СМС, чтобы защитить пользователей и их деньги. Вам предстоит задавать аналитические правила с учётом множества параметров и статистики из других сервисов, разрабатывать новые фичи для скоринга и помогать разбираться в инцидентах, обеспечивать круглосуточную надёжность системы. • Управление командой Вы будете помогать команде планировать задачи, оценивать сроки их выполнения и следить за качеством работы. Вам предстоит развивать команду: создавать условия для роста и обучения сотрудников, регулярно проводить встречи. Мы ждём, что вы: • Управляли командой разработки • Разрабатывали бэкенд на Go, Java или другом ООП‑языке 5+ лет • Проектировали распределённые системы • Готовы тестировать, сопровождать свой код, расследовать баги и митигировать инциденты • Технически грамотно доносите свои мысли до коллег Почему у нас хорошо: Мы предоставляем полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. Это не все бонусы — полный список тут. 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте #ID #java #golang #бэкенд

❤️ ML-разработчик в группу семантических нейротехнологий ⚡️ Вакансия участвует в Weekend Offer ML 12–13 сентября. Узнать больше. Привет! Я Слава, руковожу группой семантических технологий в Поиске Яндекса. Мы помогаем пользователям находить качественные и релевантные документы. Используем для этого LLM и информационный поиск. У нас сотни GPU для экспериментов: ставим масштабные эксперименты и за счёт этого приобретаем уникальный опыт. Я ищу NLP инженера, который будет end-to-end решать ML-задачи. Например, ему предстоит делать фреймворк для сборки агентов и затем дистиллировать разметку агентов в модели-классификаторы. Святослав Шишкин Руководитель группы Какие задачи вас ждут: • Разрабатывать агентские системы Для дальнейшего роста качества Поиска нам нужны агенты, способные понимать смысл запроса, определять релевантность страниц и оценивать их качество. Вам предстоит строить системы, которые смогут собирать и оркестрировать агентов для решения этих задач. • Обучать генеративные модели Наши продакшен-модели обучаются на миллионах пар «запрос — документ». Размечать такие датасеты с помощью сложных агентских пайплайнов дорого, поэтому вам нужно будет дистиллировать знания агентских систем в более лёгкие ML-модели. • Разрабатывать ML-компоненты end-to-end Вы будете отвечать за полный цикл разработки от идеи и эксперимента до интеграции в зрелый продакшен-сервис. Вам предстоит находить точки роста в моделях, формулировать и проверять исследовательские гипотезы. Мы ждём, что вы: • Глубоко разбираетесь в современном NLP, особенно в агентских системах • Умеете проектировать ML-системы • Уверенно пишете на Python и работаете с SQL и PyTorch • Обладаете хорошей базой в теории вероятностей и математической статистике Почему у нас хорошо: Мы предоставляем полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. Это не все бонусы — полный список тут. 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте #поиск #ml #python #sql

🚙 Руководитель группы поставки сенсорных данных в Автономный транспорт Мы отвечаем за всю цепочку поставки сенсорных данных: от интеграции нового оборудования до передачи данных алгоритмам автономного вождения. Подключаем новые поколения сенсоров, развиваем архитектуру платформы и обеспечиваем стабильную работу системы. Ищем руководителя, который вместе с инженерами будет строить одну из ключевых подсистем автономного транспорта. Какие задачи вас ждут: • Руководство командой разработки Управлять командой инженеров: формировать цели, приоритизировать задачи, проводить встречи 1-1, помогать сотрудникам расти, участвовать в найме и развитии команды, совершенствовать процессы разработки. • Развитие платформы поставки сенсорных данных Определять техническое направление развития платформы, принимать архитектурные решения и обеспечивать надёжную интеграцию сенсоров в систему автономного транспорта. Отвечать за качество и стабильность поставки данных для downstream-компонентов платформы. • Масштабирование и производительность Развивать архитектуру конвейера обработки данных, снижать задержки, оптимизировать использование вычислительных ресурсов и обеспечивать эффективную работу системы в режиме реального времени. • Кросс-командное взаимодействие Координировать работу с разработчиками алгоритмов восприятия, платформенными инженерами, командами аппаратного обеспечения и эксплуатации, согласовывать архитектурные решения и обеспечивать интеграцию компонентов платформы. Мы ждём, что вы: • Занимались промышленной разработкой на C++ • Руководили командой разработки или выполняли обязанности техлида • Понимаете архитектуру Linux-систем • Разбираетесь в многопоточном программировании, проектировании высоконагруженных систем • Умеете принимать архитектурные решения и защищать их Будет плюсом, если вы: • Работали с Ethernet, CAN, GMSL • Использовали ROS или ROS 2 • Разрабатывали ПО для робототехники, автономного транспорта или embedded-систем Наши бонусы: Мы заботимся о детях яндексоидов и устраиваем детские дни в офисе. Это не все бонусы — полный список тут. 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте #автономный_транспорт #бэкенд #CPP #linux #москва #офис

🔎 Тимлид разработки рантайма в Алису Мы строим Agentic Web, где Алиса выполняет поручения в реальном мире, объединяя специализированных агентов. Занимаемся ядром диалогового движка — инфраструктурой, которая связывает все компоненты Алисы. Наша ключевая цель — создать новый, единый и гомогенный рантайм, который будет одинаково эффективно работать как с мгновенными запросами, так и с долгими агентскими задачами, длящимися десятки минут. Какие задачи вас ждут: • Проектирование архитектуры Вам предстоит разработать прозрачную и понятную архитектуру для рантайма Алисы. Система должна единообразно обрабатывать разнородные задачи с минимальным оверхедом. • Разработка и поддержка высоконагруженного рантайма Вы будете разрабатывать и поддерживать рантайм, который позволяет независимо развивать и развёртывать любой компонент системы. • Работа с командой Вам предстоит развивать и усиливать команду разработки рантайма: растить сотрудников и искать новых. Вы будете участвовать в сборе требований, влиять на приоритеты и планы развития продукта, разрабатывать новую функциональность, отвечать за технические решения. Мы ждём, что вы: • Разрабатывали распределённые системы, где критически важно управление состоянием, потоками данных и отказоустойчивостью • Умеете проектировать высоконагруженные серверные системы с жёсткими требованиями к задержкам (latency) и стабильности • Понимаете принципы построения асинхронных пайплайнов с большим количеством сетевых вызовов • Готовы писать код на C++ • Руководили командой разработки от 4 человек Будет плюсом, если вы: • Работали с системами оркестрации, такими как Temporal • Интересуетесь большими языковыми моделями (LLM) и понимаете принципы их работы • Оптимизировали высоконагруженные системы на C++ Наши бонусы: Яндекс — это комьюнити. Тут есть и спортивные клубы, и книжный клуб, и киберспортивное сообщество. Это не все бонусы — полный список тут. 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте #алиса #тимлид #CPP

🌐 ML-разработчик в команду претрейна VLM ⚡️ Вакансия участвует в Weekend Offer ML 12–13 сентября. Узнать больше. Мы строим мультимодальные foundation-модели и отвечаем за претрейн — этап, на котором закладываются базовые способности модели и определяется потолок её качества на последующих стадиях. Наша задача — находить решения, которые масштабируются, устойчиво работают на больших объёмах данных и улучшают понимание мира. Данил Кашин Руководитель команды VLM-претрейна Какие задачи вас ждут: • Развивать претрейн моделей Исследовать архитектурные решения, рецепты и режимы обучения для VLM. Находить подходы, которые улучшают базовые способности модели, усиливают связь между визуальной и текстовой модальностями и дают устойчивый прирост качества. • Работать с петабайтами мультимодальных данных Вас ждут массивы данных: image-text, OCR, документы, таблицы, графики, интерфейсы, видео, UGC. Надо принимать решения, какие форматы и пропорции усиливают модель, исследовать scaling laws, превращать работу с данными в масштабируемый pipeline. • Работать с large-scale-обучением Профилировать узкие места, следить за эффективностью использования GPU, улучшать стабильность запусков и воспроизводимость экспериментов. Мы ждём, что вы: • Получили опыт в CV, NLP и хорошо понимаете устройство LLM/VLM • Знаете, как устроено распределённое обучение больших моделей • Пишете рабочий код и доводите идеи до воспроизводимого результата Почему у нас классно: Мы заботимся, чтобы вы были сыты, и компенсируем обеды. А на кофепойнтах всегда можно перекусить свежими фруктами. Это не все бонусы — полный список тут. 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте #генеративные_технологии #ML #офис #гибрид