ML-разработчик в команду клиентского AI в Лавку

Навыки

• AI-агенты
• ASR / TTS
• C++
• Дообучение моделей
• Highload
• LLM
• Machine Learning

О компании и продукте

• Наша команда в Яндекс Лавке отвечает за AI в клиентском приложении. Главный продукт направления — Лавка AI, умный помощник для пользователей
• Сейчас мы развиваем базовое качество ассистента: подбираем и дообучаем модели под задачи, проектируем промпты, пишем новые тулы, экспериментируем с архитектурой ассистента и развиваем голосовой режим. Кроме того, мы расширяем точки входа: встраиваем Лавку AI в суперапп Яндекс Go. Алису, другие приложения экосистемы. Яндекса и ищем внутри самой. Лавки новые места, где AI может быть полезен пользователю. Мы ищем ML-разработчика, который будет писать бэкенд для внедрения улучшений в продакшен
• Это основная работа направления
• Голос — это сложный продуктовый и инженерный вызов: нужно разбираться с распознаванием, синтезом, особенностями диалога в голосовом канале и latency

Задачи

• ML-разработчик в команду клиентского AI в Лавку
• Он умеет составлять рационы, рекомендовать рецепты, разбираться в составах и решать сложные кейсы — текстом и голосом
• Вы будете подбирать модели под конкретные сценарии, проектировать и совершенствовать промпты, при необходимости дообучать модели, писать новые тулы и расширять контекст, который ассистент видит про пользователя
• Вы будете оценивать качество, выявлять регрессии, разбирать реальные диалоги и устранять обнаруженные проблемы
• Развитие голосового режима
• Вы будете участвовать в развитии всей этой цепочки
• Внедрение Лавки AI
• Вам предстоит внедрять
• Лавку AI в другие приложения экосистемы
• Яндекса, такие как суперапп Яндекс Go и Алиса
• Каждое внедрение потребует отдельных усилий: нужно будет договариваться об интерфейсе, адаптировать ассистента под контекст нового приложения, выстраивать транспорт и проверять качество работы в новых сценариях
• Поиск точек применения AI
• В приложении помимо ассистента есть много мест, где AI может быть полезен: например, в персональных подборках, при помощи с навигацией, переходе от поиска по продукту к поиску по решению (Search-for-product
• Search-for-solution). Вы будете сами выдвигать гипотезы, проверять их и внедрять полезные решения для пользователей
• Оптимизация инференса
• Вы будете учитывать требования к задержке (latency), стабильности и стоимости при работе с клиентским трафиком, совмещая это с продуктовыми задачами
• Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Требования

• Работали с ML-разработкой или LLM на проде: понимаете, как подобрать модель под задачу, спроектировать промпт, измерить качество, поймать и закрыть регрессию
• Дообучали модели (fine-tuning, instruction tuning, LoRA-подобные подходы) под прикладную задачу
• Знаете, как устроены LLM и AI-агенты (тулы, промпты, контекстное окно, RAG)
• Понимаете, где нужен агент, где достаточно промпт-инжиниринга, а где стоит дообучить модель
• Знакомы с агентскими протоколами (MCP, A2A) и подходами (RAG, мультиагентные системы)
• Имеете продуктовый майндсет: думаете про пользователя, про целевой опыт, готовы сами искать новые точки приложения AI
• Проактивны и автономны
• От 3 лет
• Бэкенд направления написан на C++ и Go — мы ждём, что вы будете готовы программировать на одном из этих языков, и готовы помочь с адаптацией
• Какие задачи вас ждут Улучшение качества Лавки AI

Будет плюсом

• Разрабатывали серверные приложения на C++ или Go
• Работали с голосовыми ассистентами или речевыми технологиями — ASR, TTS, особенностями диалога в голосовом канале
• Умеете работать с высоконагруженными системами, где важна задержка инференса и экономика моделей
• Хотите развиваться в сторону руководителя или техлида
• Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на dev.go.yandex
• Офисы в Москве

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.