Техлид в команду Эйчартеха
Мы ищем опытного технического лидера в команду Эйчартеха — подразделения Яндекса, которое создаёт и поддерживает экосистему внутренних сервисов для десятков тысяч сотрудников компании.Создавать продукты, влияющие на ежедневный опыт сотрудников компании
Мы разрабатываем сервисы для десятков тысяч внутренних пользователей. Наши продукты ускоряют процессы, снижают ручной труд, повышают прозрачность и делают повседневную жизнь сотрудников в компании более удобной и комфортной. Продукты могут быть очень разными: от массовых продуктов повседневного использования до специализированных инструментов для найма, адаптации, кадровых процессов, командировок, согласований, поддержки сотрудников и внутренней автоматизации. Вам предстоит проектировать архитектуру продуктов, разрабатывать backend-сервисы на Kotlin/Java или на Python, обслуживать сервисы в проде, обеспечивать их наблюдаемость и отказоустойчивость, заниматься их оптимизацией и повышать стабильность их работы. Строить надёжные интеграции между сервисами, данными и бизнес-процессами
Мы живём внутри большого корпоративного ландшафта: внутренние справочники, оргструктура, роли и права, системы заявок и учётные системы, аналитика, внешние и внутренние API. Вы станете проектировать устойчивое взаимодействие этих систем: синхронные и асинхронные интеграции, событийные модели, очереди, обработку ошибок, идемпотентность, аудит, безопасность и обратную совместимость. Для нас крайне ценно умение собрать сложный процесс из множества компонентов так, чтобы он был надёжным, понятным в сопровождении и устойчивым к изменениям в соседних системах. Встраивать AI и автоматизацию в реальные HR-процессы
Мы активно используем AI для решения повседневных задач и автоматизации процессов: работа со встречами и чатами, ассистенты для сотрудников, ускорение наймовых процессов, автоматизация поддержки и т. д. Здесь важно не просто подключить LLM, а спроектировать безопасный контур вокруг AI: доступы, источники данных, ограничения на действия, аудит, качество ответов, интеграции с внутренними системами и понятные метрики. Это возможность работать на стыке разработки, продуктовой логики, данных и AI и внедрять автоматизацию туда, где она действительно снижает нагрузку на людей и ускоряет внутренние процессы. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend* Разрабатывали новые сервисы и развивали существующие продукты * Проектировали архитектуру систем, модели данных и API * Работали с распределёнными системами, интеграциями и большими объёмами данных * Сопровождали продукт на всех этапах жизненного цикла — от идеи до запуска и поддержки в продакшене * Руководили инженерной частью команды: распределяли задачи, следили за качеством кода, помогали коллегам расти профессионально * Занимались разработкой и оценкой ИИ‑агентов, а также повышением их качества
Мы разрабатываем сервисы для десятков тысяч внутренних пользователей. Наши продукты ускоряют процессы, снижают ручной труд, повышают прозрачность и делают повседневную жизнь сотрудников в компании более удобной и комфортной. Продукты могут быть очень разными: от массовых продуктов повседневного использования до специализированных инструментов для найма, адаптации, кадровых процессов, командировок, согласований, поддержки сотрудников и внутренней автоматизации. Вам предстоит проектировать архитектуру продуктов, разрабатывать backend-сервисы на Kotlin/Java или на Python, обслуживать сервисы в проде, обеспечивать их наблюдаемость и отказоустойчивость, заниматься их оптимизацией и повышать стабильность их работы. Строить надёжные интеграции между сервисами, данными и бизнес-процессами
Мы живём внутри большого корпоративного ландшафта: внутренние справочники, оргструктура, роли и права, системы заявок и учётные системы, аналитика, внешние и внутренние API. Вы станете проектировать устойчивое взаимодействие этих систем: синхронные и асинхронные интеграции, событийные модели, очереди, обработку ошибок, идемпотентность, аудит, безопасность и обратную совместимость. Для нас крайне ценно умение собрать сложный процесс из множества компонентов так, чтобы он был надёжным, понятным в сопровождении и устойчивым к изменениям в соседних системах. Встраивать AI и автоматизацию в реальные HR-процессы
Мы активно используем AI для решения повседневных задач и автоматизации процессов: работа со встречами и чатами, ассистенты для сотрудников, ускорение наймовых процессов, автоматизация поддержки и т. д. Здесь важно не просто подключить LLM, а спроектировать безопасный контур вокруг AI: доступы, источники данных, ограничения на действия, аудит, качество ответов, интеграции с внутренними системами и понятные метрики. Это возможность работать на стыке разработки, продуктовой логики, данных и AI и внедрять автоматизацию туда, где она действительно снижает нагрузку на людей и ускоряет внутренние процессы. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend* Разрабатывали новые сервисы и развивали существующие продукты * Проектировали архитектуру систем, модели данных и API * Работали с распределёнными системами, интеграциями и большими объёмами данных * Сопровождали продукт на всех этапах жизненного цикла — от идеи до запуска и поддержки в продакшене * Руководили инженерной частью команды: распределяли задачи, следили за качеством кода, помогали коллегам расти профессионально * Занимались разработкой и оценкой ИИ‑агентов, а также повышением их качества