AI‑разработчик в Лавку
Наша служба занимается внедрением AI в бизнес Яндекс Лавки — это один из главных приоритетов компании. Год назад мы запустили первых агентов, которые автоматизируют отдельные процессы. Ищем разработчика для проектирования агентских систем и e2e‑разработки агентов.Проектирование агентских систем
Вы будете вместе с лидом и продакт‑менеджером превращать представление о будущих бизнес‑функциях в техническое решение и подбирать архитектуру, а также аргументировать свой выбор. E2E‑разработка агентов
Вы будете проходить полный цикл работы — от идеи до прода: интегрировать агентов с системами Лавки, разрабатывать тулы, скилы, память и базы знаний, а также запускать их для реальных пользователей. Каждый проект оценят в FTE gain — и бизнес сразу увидит эффект. Критичность качества работы агентов
Вы будете уделять особое внимание качеству работы агентов, поскольку их деятельность сильно влияет на бизнес. Для этого нужно проводить офлайн‑оценки, оценивать работу на основе реального фидбека пользователей, а также использовать схемы, при которых один агент решает задачу, а другой её проверяет. Внедрение в процессы
Вы будете собирать обратную связь от людей, чью рутину автоматизируете, дорабатывать решения с учётом фидбека и помогать пользователям адаптироваться к изменениям. Инновационный поиск
Вы будете регулярно пробовать новые модели, протоколы и подходы, быстро оценивать, насколько они полезны, и не бояться отказаться от месяца работы, если индустрия предложит более удачный путь. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend* Разрабатывали на Python и доводили решения до продакшена * Работали с LLM и агентами — в проде или в собственных проектах: понимаете, что такое контекст, тулы, промпт-инжиниринг, галлюцинации и как с этим жить * Мыслите продуктово: идёте от метрик и эффекта, а не от технологии; способны глубоко погрузиться в незнакомый бизнес‑домен — от управления складом до переговоров с поставщиками * Готовы к высокому темпу: много учиться на старте и постоянно доучиваться дальше — сфера переворачивается каждые пару месяцев* Работали с lang‑стеком, RAG и базами знаний * Выводили в прод недетерминированные системы и знаете, как устроен их мониторинг и контроль качества * Автоматизировали бизнес‑процессы и общение с нетехническими заказчиками * Имеете ML‑бэкграунд: обучали и выводили в прод модели, умеете строить метрики и эвалы
Вы будете вместе с лидом и продакт‑менеджером превращать представление о будущих бизнес‑функциях в техническое решение и подбирать архитектуру, а также аргументировать свой выбор. E2E‑разработка агентов
Вы будете проходить полный цикл работы — от идеи до прода: интегрировать агентов с системами Лавки, разрабатывать тулы, скилы, память и базы знаний, а также запускать их для реальных пользователей. Каждый проект оценят в FTE gain — и бизнес сразу увидит эффект. Критичность качества работы агентов
Вы будете уделять особое внимание качеству работы агентов, поскольку их деятельность сильно влияет на бизнес. Для этого нужно проводить офлайн‑оценки, оценивать работу на основе реального фидбека пользователей, а также использовать схемы, при которых один агент решает задачу, а другой её проверяет. Внедрение в процессы
Вы будете собирать обратную связь от людей, чью рутину автоматизируете, дорабатывать решения с учётом фидбека и помогать пользователям адаптироваться к изменениям. Инновационный поиск
Вы будете регулярно пробовать новые модели, протоколы и подходы, быстро оценивать, насколько они полезны, и не бояться отказаться от месяца работы, если индустрия предложит более удачный путь. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend* Разрабатывали на Python и доводили решения до продакшена * Работали с LLM и агентами — в проде или в собственных проектах: понимаете, что такое контекст, тулы, промпт-инжиниринг, галлюцинации и как с этим жить * Мыслите продуктово: идёте от метрик и эффекта, а не от технологии; способны глубоко погрузиться в незнакомый бизнес‑домен — от управления складом до переговоров с поставщиками * Готовы к высокому темпу: много учиться на старте и постоянно доучиваться дальше — сфера переворачивается каждые пару месяцев* Работали с lang‑стеком, RAG и базами знаний * Выводили в прод недетерминированные системы и знаете, как устроен их мониторинг и контроль качества * Автоматизировали бизнес‑процессы и общение с нетехническими заказчиками * Имеете ML‑бэкграунд: обучали и выводили в прод модели, умеете строить метрики и эвалы