Руководитель AI-команды в Лавку
Summary
Leads a small team building AI agents to automate business processes in Yandex Market, designing architectures, coding in Python, and integrating with LLM platforms.
Мы занимаемся внедрением AI в бизнес-процессы Яндекс Лавки: создаём агентов, которые автоматизируют рутинные задачи в разных направлениях. Ищем техлида, который будет проектировать AI-системы, писать код и руководить командой разработчиков. Ждём, что вы знаете Python и реализовывали бэкенд-сервисы.Проектирование «Космолёта»
Вы будете глубоко изучать бизнес-функцию: разбираться, как устроены процессы, где есть рутина, где нужна экспертиза и где принимаются решения. Затем предстоит спроектировать архитектуру «Космолёта» (связки AI-агентов), которая будет покрывать всю работу бизнес-функции; определить, какие агенты понадобятся, как они будут взаимодействовать, какие задачи оставить людям, а какие поручить моделям. В работе вам поможет выделенный продакт-менеджер. Разработка агентов
Вы будете работать над созданием агентов для платформы «Космолёт». Платформа использует бэкенд на Python и Postgres, включает экосистему Lang*, а также интеграции с внутренними сервисами Яндекса. Вам предстоит писать код в команде и принимать технические решения: прорабатывать архитектуру агентов, выбирать модели, оценивать качество работы, обрабатывать отказы и настраивать метрики на проде. Руководство командой
Вы будете вести команду из 3–5 разработчиков, которые работают на стыке ML и бэкенда. Вам предстоит формулировать и распределять задачи, проводить ревью кода, помогать сотрудникам расти и поддерживать хорошую атмосферу в коллективе. Взаимодействие с платформой
Вы будете работать с платформой «Космолёт» как её клиент и сообщать команде платформы, чего не хватает, что можно улучшить, а также какие инструменты и навыки стоит добавить в общий каталог. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Разрабатывали на Python * Проектировали и реализовывали бэкенд-сервисы * Руководили командой от двух человек * Отвечали за архитектуру, принимали решения и доводили их до реализации * Понимаете, как устроены распределённые системы * Знаете, как устроены LLM-агенты: тулы, скилы, оркестрация, RAG, контекстная инженерия * Понимаете, где уместен агент, а где достаточно простого пайплайна * Готовы разбираться в бизнес-функции и её процессах * Умеете формулировать и проверять гипотезы* Работали с API больших языковых моделей (YandexGPT, OpenAI, Anthropic) в продакшене и понимаете, что такое промпт-инжиниринг * Применяли агентские протоколы (MCP, A2A) и подходы (RAG, мультиагентные системы) * Работали в одном из доменов, близких к нашим «Космолётам»: операционное управление, коммерция, маркетинг, финансы, поддержка пользователей * Занимались ML-разработкой и понимаете, когда стоит дообучать модели, а когда достаточно работать с готовыми API
Вы будете глубоко изучать бизнес-функцию: разбираться, как устроены процессы, где есть рутина, где нужна экспертиза и где принимаются решения. Затем предстоит спроектировать архитектуру «Космолёта» (связки AI-агентов), которая будет покрывать всю работу бизнес-функции; определить, какие агенты понадобятся, как они будут взаимодействовать, какие задачи оставить людям, а какие поручить моделям. В работе вам поможет выделенный продакт-менеджер. Разработка агентов
Вы будете работать над созданием агентов для платформы «Космолёт». Платформа использует бэкенд на Python и Postgres, включает экосистему Lang*, а также интеграции с внутренними сервисами Яндекса. Вам предстоит писать код в команде и принимать технические решения: прорабатывать архитектуру агентов, выбирать модели, оценивать качество работы, обрабатывать отказы и настраивать метрики на проде. Руководство командой
Вы будете вести команду из 3–5 разработчиков, которые работают на стыке ML и бэкенда. Вам предстоит формулировать и распределять задачи, проводить ревью кода, помогать сотрудникам расти и поддерживать хорошую атмосферу в коллективе. Взаимодействие с платформой
Вы будете работать с платформой «Космолёт» как её клиент и сообщать команде платформы, чего не хватает, что можно улучшить, а также какие инструменты и навыки стоит добавить в общий каталог. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML* Разрабатывали на Python * Проектировали и реализовывали бэкенд-сервисы * Руководили командой от двух человек * Отвечали за архитектуру, принимали решения и доводили их до реализации * Понимаете, как устроены распределённые системы * Знаете, как устроены LLM-агенты: тулы, скилы, оркестрация, RAG, контекстная инженерия * Понимаете, где уместен агент, а где достаточно простого пайплайна * Готовы разбираться в бизнес-функции и её процессах * Умеете формулировать и проверять гипотезы* Работали с API больших языковых моделей (YandexGPT, OpenAI, Anthropic) в продакшене и понимаете, что такое промпт-инжиниринг * Применяли агентские протоколы (MCP, A2A) и подходы (RAG, мультиагентные системы) * Работали в одном из доменов, близких к нашим «Космолётам»: операционное управление, коммерция, маркетинг, финансы, поддержка пользователей * Занимались ML-разработкой и понимаете, когда стоит дообучать модели, а когда достаточно работать с готовыми API