NLP разработчик коннекторов в Алису

Алиса — AI-ассистент Яндекса, с которым каждый день общаются миллионы людей в Поиске, Браузере и на умных устройствах. Теперь мы учим её работать с внешними сервисами, где живут реальные данные и задачи людей: почтой, Jira, Confluence. Ищем LLM-специалиста, который масштабирует на них Алису — от интеграций до качества ответов.

Какие задачи вас ждут

Архитектура коннекторов
Почтовый коннектор почты уже в бою — первое доказательство того, что подход работает. Теперь задача следующего уровня: переосмыслить архитектуру так, чтобы Jira, Confluence и новые источники подключались инкрементально, а не каждый раз с нуля.

Агентный подход к источнику
Мы делаем ставку на то, что LLM сама ходит в источник: через function calling, а где нужно, и через генерацию кода. Помимо качества, это открывает дверь к сценариям, которые невозможны на чистом ретриве: не только найти и пересказать, но и написать письмо, завести задачу, обновить статус — то есть стать реально полезным помощником, а не справочником.

Качество ответов на реальных сервисах
Главный продуктовый критерий — чтобы по живому ящику или Jira-проекту Алиса отвечала так, чтобы этим хотелось пользоваться каждый день. Это итеративная работа на стыке ресёрча и продакшена: от того, как пользователь формулирует вопрос, до набора тулов и структуры финального ответа.

Эвалы
Без надёжной системы оценки такую работу невозможно вести. Вы будете строить эвалы и для отдельных шагов агента, и для итогового качества ответа, и для отслеживания регрессий при смене модели или тулов.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждем, что вы

• Обладаете глубокими знаниями в Deep Learning и NLP
• Работали с LLM и пайплайнами вокруг них (function calling, memory, RAG)
• Внедряли ML-системы в продакшен
• Мыслите системно — от архитектуры до интеграции с инфраструктурой
• Пишете на Python, знакомы с PyTorch
• Готовы к кросс-функциональной работе с бэкендом и продуктовыми командами