Архитектор (техлид) агентской платформы в Алису

Алиса постоянно развивается и становится всё более сложной. Агенты помогают ей выполнять сложные многоэтапные задачи: от бронирования столика в ресторане до всестороннего исследования.

Мы разрабатываем платформу агентов внутри Алисы, но предоставляем её и другим сервисам Яндекса. Помимо инфраструктуры для деплоя, приёмки и разработки, мы также разрабатываем агентский SDK. Мы стремимся сделать его удобным и не отстающим по фичам от основных фреймворков.

Мы делаем свой SDK, а не используем существующий из-за гарантий и возможностей, которые предоставляет наша инфраструктура: мы сразу спроектировали агентов как распределённые сервисы, а стриминг данных между ними — как основной способ взаимодействия.

Ищем человека, который поможет нам сделать платформу удобной, с минимальным порогом входа и оверхедом, чтобы SDK был понятным и простым, мог стать основным инструментом для прототипирования агентов, производительным и надёжным для разворачивания их в продакшне.

Какие задачи вас ждут

Разработка агентского SDK
Вам предстоит придумывать и развивать агентский Python SDK, отвечать за то, как он выглядит внутри и снаружи. SDK должен быть достаточно простым и интуитивно понятным, чтобы написать первого агента, но при этом достаточно мощным и выразительным.

Развитие агентской платформы
Вы будете участвовать в проработке и развитии инструментов для разработки агентов, их приёмки, тестирования и деплоя.

Проектирование агентского рантайма
Вы будете влиять на то, как устроен рантайм агентов в целом: как они взаимодействуют друг с другом, с тулами и моделями, как передаётся и поддерживается контекст, как агенты взаимодействуют с пользователем и с устройством.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Мы ждем, что вы

• Знаете, как проектировать высоконагруженные сервисы
• Разрабатывали фреймворки или SDK
• Работали с агентскими фреймворками: OpenAI, Google ADK, LangGraph
• Знаете Python

Будет плюсом, если вы

• Знаете принципы работы LLM
• Понимаете, как строятся ML-пайплайны для обучения
• Работали с Temporal