C++ разработчик в команду фотоконтроля
Фотоконтроль — это система регулярных проверок: мы проверяем, что водитель или курьер — это именно тот человек, которому разрешено работать. Приходите строить AdminUI для управления настройками фотопроверок без участия инженеров, переносить БД на YDB и делать ML-классификатор фото машин.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](http://dev.go.yandex/?utm\_source=yandex\_jobs&utm\_medium=social&utm\_content=1&utm\_campaign=vacancies)
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](http://dev.go.yandex/?utm\_source=yandex\_jobs&utm\_medium=social&utm\_content=1&utm\_campaign=vacancies)