ML-разработчик в команду VLM-оператора в Генеративные технологии

Наша команда занимается разработкой computer-use-агентов, которые проходят тест-кейсы в интерфейсах и приложениях Яндекса — смотрят на экран, кликают, проверяют результат. Это помогает экономить время на рутинных тестах и сокращает время на выпуск версий.

Наша работа происходит на стыке harness и моделей, которых мы дообучаем через SFT/RL. Если вам интересно разрабатывать агентов, отвечая за весь стек технологий, используемых под капотом, — будем рады познакомиться!

Какие задачи вас ждут

Развитие harness
Нам важно строить эффективную (как по токенам, так и по скорости) обвязку вокруг модели. Разработка базы знаний по большой вариации тест-кейсов, улучшение планера, разработка верификаторов и тулов — это лишь малая часть задач, которые окружают harness.

Агентское планирование в модели
Уже сейчас наши модели неплохо справляются с автоматизацией. Но инструментов становится больше, тест-кейсы — сложнее. Чтобы сохранять эффективность и находить оптимальные пути решения задач, вам предстоит обучать модель таким эффективным стратегиям, а также работе в нашем harness.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждем, что вы

• Понимаете, как строятся VLM-агенты и tool calling, работали с ними
• Разбираетесь с RL в интерактивных средах
• Хорошо знаете NLP/CV, особенно LLM/VLM
• Умеете решать ML-задачи полного цикла — от сбора разметки до внедрения в продакшен

Будет плюсом, если вы

• Понимаете ограничения современных VLM
• Следите за трендами в области агентов и tool-augmented-моделей