Студия Алисы (Alice AI Art) — продукт, выросший из успешного запуска «Оживления фото» в Алисе. Наша команда за месяц реализовала проект — от первой технической встречи до запуска. Мы получили классные продуктовые результаты и помогли приложению Алисы стать № 1 в AppStore и Google Play после запуска.
После оживления фото мы запустили стилизацию фото, редактирование фото.
Отдельная часть работы — технические вызовы: развитие бэкенда и инфраструктуры вокруг ML‑моделей: скорость, стабильность, масштабирование, GPU‑пайплайны, стоимость инференса.
Направления в команде:
Фокус тимлида бэкенда — Студия Алисы, но команда также развивает и другие сервисы:
- Шедеврум — социальная сеть на основе нейрогенеративного контента. Нанимаем и туда
- YandexART API — сервис для интеграции картиночного инференса в продукты Яндекса: например, фоторедактор в Диске и примерка одежды в Маркете
- Browser ML Backend — бэкенды для ML‑проектов Браузера: например, «Вопросы к странице», которые мы сейчас интегрируем с Алисой
- Облачный Браузер — сервис для развёртывания множества инсталляций Яндекс Браузера на серверах и управления ими. Используется агентами Алисы и серверными прокачками
Продуктовые запуски
Важное свойство команды — умение быстро и качественно делать новые проекты. Нужно будет думать не только про Go‑бэкенды, но и про систему целиком: ML‑модели, фронтенд, компоненты большой Алисы.
Вам предстоит:
- Прорабатывать требования, проектировать и защищать технические решения
- Реализовывать ключевые части Go‑бэкенда, делегировать часть задач и менторить разработчиков
- Отвечать за инфраструктуру, скорость и надёжность
- Запускать в прод и сопровождать после запуска
- Сохранять культуру разработки при быстром темпе релизов: качество, ревью, техдолг, договорённости
Оптимизация инференса
Студия Алисы — критически важный трек уровня компании. Мы планируем сократить количество видеокарт на инференс.
Здесь есть разные направления:
- Продуктовые оптимизации — область продукта, мы реализуем на уровне продуктовой разработки
- Инфраструктура — полностью наша область, включает подбор конфигураций инференса, эффективную работу с конкретными типами GPU
- ML — область ML-команды, мы интегрируем результаты в продовый пайплайн
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
- Хорошо владеете Go
- Умеете проектировать сервисы, принимать и аргументировать технические решения
- Активно разрабатываете как IC
- Берёте ответственность за прод: релизы, наблюдаемость
- Работали с ML‑системами, инференсом и GPU