C++ разработчик в команду фотоконтроля

Привет, я Яша Любимов, руковожу группой контроля качества Яндекс Еды, Такси, Маркета и других сервисов Яндекса. Основное направление команды — фотоконтроль: мы регулярно проверяем, что за рулём или с курьерской сумкой находится именно тот человек, у которого есть разрешение работать. Наша система обрабатывает 800 тысяч проверок в день в 40+ странах, в базе уже больше миллиарда записей. За последний квартал мы запустили онбординг-сторис для нескольких типов фотоконтроля — и получили рост успешных проверок до +15 п. п. в отдельных странах. Запустили AI-агента для поддержки исполнителей: качество ответов выросло с 5,9 до 8,3 из 10, а стоимость LLM-запросов снизилась на 70%. Впереди — ещё больше.

Фотоконтроль — это система регулярных проверок. Приложение в нужный момент просит исполнителя сделать селфи, ML-пайплайн сверяет лицо с фотографией в базе и документах, инструменты асессоров подключаются там, где нужна помощь человека.

Ищем C++ разработчика в команду фотоконтроля Яндекс Go. Система быстро растёт — вы будете влиять на архитектуру с первого дня.

Наш стек:

• C++20 на фреймворке userver
• Python 3.11
• PostgreSQL, MongoDB, Redis, YDB
• Logbroker — внутренний аналог Apache Kafka

Разработка AdminUI с настройками фотоконтроля
Вместе мы спроектируем и построим интерфейс управления всеми настройками фотоконтроля: частоты, ML-пороги, параметры раскатки по сегментам исполнителей. Реализуем ролевую модель на базе ABC-сервисов и валидацию конфигурации через API — 100% изменений будут идти через контролируемый путь. Цель: ноль инцидентов в проде из-за неправильной конфигурации, время обнаружения ошибки конфига — меньше пяти минут.

Миграция сущностей и проверок в YDB
Вы будете проектировать новую схему хранения данных фотоконтроля на базе YDB: мы уйдём от дублирования candidates, истории и статистики, реализуем транзакционную запись и бесшовное шардирование. Будем переключать проверки по одному типу, не останавливая прод. Реализуем полноценные черновики проверок — это улучшит работу исполнителя и снизит использование дискового пространства.

Классификатор фотоконтроля — машины
Вам предстоит поднимать новый сервис, реализовывать API для получения размеченных признаков с фотографий автомобиля, строить AdminUI для управления правилами и настройками классификатора. Сервис будет принимать решения о допуске авто в тарифы и геозоны без участия асессора там, где правила однозначны.

AI-агент и снижение операционной нагрузки
Вы будете развивать LLM-агента фотоконтроля: персонализацию ответов, интеграцию с PROSUPPORT, плейбуки для дежурных инженеров при инцидентах. Во 2-м квартале 2026 года мы уже вырастили качество ответов с 5,9 до 8,3 из 10 и снизили LLM-расходы на 70%. В 3-м квартале хотим сократить входящие обращения в команду на 40%.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

• Разрабатывали под Linux
• Знакомы с C++ и STL
• Предпочитаете баланс между техническими и продуктовыми задачами
• Ориентируетесь в классических алгоритмах и структурах данных, знакомы с NoSQL- и SQL-базами: PostgreSQL, MongoDB, Redis
• Умеете договариваться со смежными командами

• Работали с высоконагруженными системами и понимаете, как перенести хранилище без даунтайма
• Работали с микросервисной архитектурой и Docker
• Работали с LLM API

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