Яндекс · Алиса
Разработчик на C++ в RuntimeNodes
Навыки
- Алгоритмы и структуры данных
- C++
- LLM
- Machine Learning
- Прототипирование
- Управление релизами
О компании и продукте
- Наша команда разрабатывает и развивает бэкенды на основе LLM-моделей, интегрированных в продукты Яндекс Поиска с Алисой, а также широкий спектр инструментов для прототипирования и офлайн-процессов. Одно из наших ключевых решений — платформа описания ML-пайплайнов RuntimeNodes. Она даёт возможность быстро создавать прототипы сложных приложений, связывать различные компоненты в единое приложение, обеспечивая скорость и удобство на разных стадиях цикла разработки проектов. Сейчас платформа используется в различных продуктах с LLM-моделями, например в Поиске и Алисе AI. Вместе с нами вы сможете поработать над сложными и разнообразными задачами на стыке рантайма и ML. Какие задачи вас ждут Максимизация пропускной способности батч-контура. Одна из возможностей DSL, используемого в рантайме, — контроль сетевого уровня. Это позволяет гибко управлять циклом выполнения приложения
- Так мы решаем сложную задачу совмещения сценария ответов в реальном времени (уменьшение задержек, внешнее обеспечение достаточности ресурсов) и батч-контура (максимизация пропускной способности без «переливания» любой из частей системы при околобесконечном спросе и конечной аллокации ресурсов). Развитие платформы
Задачи
- Разработчик на C++ в RuntimeNodes
- Вы будете развивать DSL описания пайплайнов и сервиса их выполнения, анализировать потребности клиентов и продуктовые решения вместе с потребителями
- Наша задача — иметь одновременно гибкую систему описания приложений и пренебрежимо малые накладные расходы, чтобы обеспечивать единую среду выполнения как для стадии прототипирования, так и для рантайма
- Нужно будет заботиться о низкоуровневых оптимизациях и объёме перекладываемых байт, а также о пайплайнах данных и объёме сетевого взаимодействия, о гибкости и выразительности средств с достаточно сильной системой ограничений, чтобы однажды написанная логика правильно работала в очень разных контекстах
- Инференс тяжёлых языковых генеративных моделей на GPU
- Сердце LLM-продуктов — это непосредственное вычисление LLM-моделей
- Вам предстоит решать задачи аллокации различных компонентов, настраивать их взаимодействие с LLM-моделями и релизные процессы, подбирать параметры для оптимизации
- Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
Требования
- Разрабатывали большой сервис в команде
- Разбираетесь в базовых алгоритмах и структурах данных
- Хорошо знаете С++
- Знакомы с паттернами и идиомами построения программного обеспечения
- Умеете писать надёжный и читаемый многопоточный код
- Офисы в Москве
- Как в Яндексе проходят алгоритмические секции собеседований
- Как мы нанимаем бэкенд-разработчиков
- Задачи для подготовки к собеседованиям
- От 3 лет
- Совмещение этих подходов требует глубокого понимания сценариев использования и профиля потребления ресурсов
Условия
- Гибридный
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии27 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 27 дней назад
Среди похожихНет данных38 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдMiddleвыведено из другого признака
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплатане указана
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки753 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки нет вовсе
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
- Тип источника
- Карьерный сайт работодателя
- Найдено публикаций
- 1
Посмотреть публикации и даты
- careerОсновная публикация · 2026-07-21
Безопасность
Отклик уходит на сайт источника
Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — yandex.ru.
Признаки мошенничества
- Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование.
- Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам».
- Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением.
- Обещают большой доход без опыта и без деталей задач.
Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Продолжить поиск
Похожие вакансии
Причина сходства указана на каждой карточке
Подробнее - Подробнее
Почему похожа: похожая специализация · тот же город
Fabrique — Python-разработчик (Django, DRF)
- Junior
- Удалённо из России
- Москва, Россия