Разработчик на Python в службу AI-сервисов
Мы создаём агентов, избавляющих от рутины в разных бизнес-функциях Яндекс Лавки. Ищем Python-разработчика, которому предстоит работать на стыке ML и бэкенда: писать продакшн-код, проектировать агентов, экспериментировать с архитектурой и моделями, доводить решения до внедрения.Разработка AI-агентов
Вы будете участвовать во всех стадиях проекта: вместе с руководителем команды разбираться в бизнес-процессе, проектировать архитектуру агентов, писать код, продумывать оценку качества, запускать в прод и поддерживать после внедрения. Предстоит определять, какие инструменты и навыки нужны агенту, организовывать работу с контекстом, выбирать подходящую модель, оценивать качество ответов, выявлять и исправлять галлюцинации. Стек: Python, PostgreSQL, экосистема lang*. Интеграции: с внутренними сервисами Яндекса и внешними API. Взаимодействие с бизнесом
Вы будете общаться с заказчиками из бизнес-подразделений, понимать их задачи и проблемы, обсуждать решения, презентовать результаты и доказывать эффективность работы. Поддержка агентов в проде
Агенты живут долго, и после внедрения работа с ними не заканчивается. Вы будете выстраивать системы для мониторинга качества, добавлять непредвиденные сценарии, масштабировать агента на соседние сервисы и дежурить по своим проектам. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML * Уверенно владеете Python для разработки серверных приложений и интеграций * Понимаете, как устроены асинхронные взаимодействия, очереди, базы данных * Имеете базовое представление о том, как устроены LLM и AI-агенты: знаете, что такое тулы, промпты, контекстное окно, RAG * Умеете задавать вопросы про целевое состояние процесса, формулировать гипотезы, оценивать пользу решения для пользователя * Проактивны и автономны: готовы сами приходить с идеями и доводить их до результата* Работали с API больших языковых моделей: YandexGPT, OpenAI, Anthropic * Писали тулы и промпты в продакшне * Занимались ML-разработкой, понимаете, когда стоит дообучать модель, а когда достаточно работать с готовым API или промпт-инжинирингом * Знакомы с экосистемой lang* (LangChain, LangGraph), агентскими протоколами (MCP, A2A) и подходами (RAG) * Хотите развиваться в сторону руководителя или техлида
Вы будете участвовать во всех стадиях проекта: вместе с руководителем команды разбираться в бизнес-процессе, проектировать архитектуру агентов, писать код, продумывать оценку качества, запускать в прод и поддерживать после внедрения. Предстоит определять, какие инструменты и навыки нужны агенту, организовывать работу с контекстом, выбирать подходящую модель, оценивать качество ответов, выявлять и исправлять галлюцинации. Стек: Python, PostgreSQL, экосистема lang*. Интеграции: с внутренними сервисами Яндекса и внешними API. Взаимодействие с бизнесом
Вы будете общаться с заказчиками из бизнес-подразделений, понимать их задачи и проблемы, обсуждать решения, презентовать результаты и доказывать эффективность работы. Поддержка агентов в проде
Агенты живут долго, и после внедрения работа с ними не заканчивается. Вы будете выстраивать системы для мониторинга качества, добавлять непредвиденные сценарии, масштабировать агента на соседние сервисы и дежурить по своим проектам. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML * Уверенно владеете Python для разработки серверных приложений и интеграций * Понимаете, как устроены асинхронные взаимодействия, очереди, базы данных * Имеете базовое представление о том, как устроены LLM и AI-агенты: знаете, что такое тулы, промпты, контекстное окно, RAG * Умеете задавать вопросы про целевое состояние процесса, формулировать гипотезы, оценивать пользу решения для пользователя * Проактивны и автономны: готовы сами приходить с идеями и доводить их до результата* Работали с API больших языковых моделей: YandexGPT, OpenAI, Anthropic * Писали тулы и промпты в продакшне * Занимались ML-разработкой, понимаете, когда стоит дообучать модель, а когда достаточно работать с готовым API или промпт-инжинирингом * Знакомы с экосистемой lang* (LangChain, LangGraph), агентскими протоколами (MCP, A2A) и подходами (RAG) * Хотите развиваться в сторону руководителя или техлида