Старший разработчик агентов для ИИзации Яндекс Лавки
Наша служба в Яндекс Лавке занимается внедрением AI в бизнес‑процессы. Мы создаём агентов, которые автоматизируют рутинные задачи в разных направлениях — от разработки и аналитики до операций и коммерции.
Раньше мы работали поэтапно: выбирали отдельный процесс — например, поиск пропавших посылок, дежурство или защиту от мошенничества среди курьеров — и разрабатывали для него агента. Сейчас мы переходим на новый уровень. Вместо множества агентов для отдельных задач мы создаём полноценные AI‑системы, которые полностью покрывают работу целых бизнес‑функций.
AI-инициативы
Вы будете реализовывать крупные AI‑инициативы под ключ — от идеи и RFC до запуска в продакшен и дальнейшей эксплуатации. Вам предстоит полностью взять на себя работу над инициативой: разобраться в бизнес‑процессах, защитить архитектуру, написать код, поставить задачи коллегам, обеспечить выкатку продукта и его поддержку. В работе будете использовать Python, Postgres и экосистему lang*, а также интегрировать решения с внутренними сервисами Яндекса и внешними API.
Архитектура AI-систем
Вы будете решать, как организовать оркестрацию, общий контекст и память, повторно использовать инструменты, настроить фолбэки и маршрутизацию между моделями. Вам предстоит определить, какие части системы реализовать с помощью RAG, файнтюна или промпта, защищать архитектуру на ревью и доводить её до внедрения.
Работа с агентскими сценариями
Вы будете проектировать компоненты, которые выдержат высокую нагрузку: следить за качеством работы и ошибками в продакшене, сокращать время отклика и снижать стоимость вызовов LLM, справляться с пиковыми нагрузками, грамотно настраивать повторные попытки выполнения задач и резервные механизмы. Вам также предстоит отвечать за уровень обслуживания (SLA) агентов.
Инициативы по улучшению
Мы ждём, что вы не только выполните задачи по ТЗ, но и будете предлагать идеи, как технически и продуктово улучшить работу: искать возможности для роста — например, снизить затраты на бизнес‑процессы, расширить покрытие сценариев агентом, ускорить время ответа, уменьшить стоимость инференса. Вам нужно будет выдвигать гипотезы, отстаивать их и доводить до конечного результата.
Партнёрское взаимодействие с бизнесом
Вы будете не просто получать задачи от заказчика, а совместно с ним пересматривать бизнес‑процессы с учётом AI‑first подхода. Вам предстоит представлять решения, обосновывать их пользу и влиять на план развития бизнес‑фич.
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
- Работали с нагруженными асинхронными системами, очередями, базами данных, заранее обходили узкие места
- Вели крупные проекты end‑to‑end: от формулировки задачи и RFC до выкатки и поддержки в проде
- Владеете Python для продакшен‑разработки
- Умеете декомпозировать большую инициативу, защищать архитектуру, согласовывать решения со смежниками
- Понимаете LLM и AI‑агентов на уровне продакшен‑практики: умеете подобрать модель под задачу, спроектировать тулы, выстроить оценку качества, ловить и исправлять галлюцинации
- Обладаете архитектурным и продуктовым мышлением: задаёте вопросы про целевое состояние процесса, видите точки роста за рамками текущего тикета, формулируете гипотезы и оцениваете их пользу для бизнеса
- Проактивны и автономны: приходите с идеями, защищаете их, доводите до результата
- Готовы влиять на направление, а не только исполнять задачи
- Имели продакшен‑опыт с API больших языковых моделей (YandexGPT, OpenAI, Anthropic): писали тулы, промпты, RAG‑пайплайны на серьёзных нагрузках
- Занимались ML‑разработкой: понимали, когда нужен файнтюн, когда — RAG, когда достаточно промпт‑инжиниринга, а когда — классический ML
- Практиковали менторство, ревью архитектуры, были техническим лидером в команде — или хотите развиваться в эту сторону
- Глубоко знакомы с экосистемой lang* (LangChain, LangGraph), агентскими протоколами (MCP, A2A) и продвинутыми RAG‑подходами (гибридный поиск, реранкинг, агентный RAG)
