Старший разработчик агентов для ИИзации Яндекс Лавки

Наша служба в Яндекс Лавке занимается внедрением AI в бизнес‑процессы. Мы создаём агентов, которые автоматизируют рутинные задачи в разных направлениях — от разработки и аналитики до операций и коммерции.

Раньше мы работали поэтапно: выбирали отдельный процесс — например, поиск пропавших посылок, дежурство или защиту от мошенничества среди курьеров — и разрабатывали для него агента. Сейчас мы переходим на новый уровень. Вместо множества агентов для отдельных задач мы создаём полноценные AI‑системы, которые полностью покрывают работу целых бизнес‑функций.

Какие задачи вас ждут

AI-инициативы
Вы будете реализовывать крупные AI‑инициативы под ключ — от идеи и RFC до запуска в продакшен и дальнейшей эксплуатации. Вам предстоит полностью взять на себя работу над инициативой: разобраться в бизнес‑процессах, защитить архитектуру, написать код, поставить задачи коллегам, обеспечить выкатку продукта и его поддержку. В работе будете использовать Python, Postgres и экосистему lang*, а также интегрировать решения с внутренними сервисами Яндекса и внешними API.

Архитектура AI-систем
Вы будете решать, как организовать оркестрацию, общий контекст и память, повторно использовать инструменты, настроить фолбэки и маршрутизацию между моделями. Вам предстоит определить, какие части системы реализовать с помощью RAG, файнтюна или промпта, защищать архитектуру на ревью и доводить её до внедрения.

Работа с агентскими сценариями
Вы будете проектировать компоненты, которые выдержат высокую нагрузку: следить за качеством работы и ошибками в продакшене, сокращать время отклика и снижать стоимость вызовов LLM, справляться с пиковыми нагрузками, грамотно настраивать повторные попытки выполнения задач и резервные механизмы. Вам также предстоит отвечать за уровень обслуживания (SLA) агентов.

Инициативы по улучшению
Мы ждём, что вы не только выполните задачи по ТЗ, но и будете предлагать идеи, как технически и продуктово улучшить работу: искать возможности для роста — например, снизить затраты на бизнес‑процессы, расширить покрытие сценариев агентом, ускорить время ответа, уменьшить стоимость инференса. Вам нужно будет выдвигать гипотезы, отстаивать их и доводить до конечного результата.

Партнёрское взаимодействие с бизнесом
Вы будете не просто получать задачи от заказчика, а совместно с ним пересматривать бизнес‑процессы с учётом AI‑first подхода. Вам предстоит представлять решения, обосновывать их пользу и влиять на план развития бизнес‑фич.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Мы ждем, что вы

• Работали с нагруженными асинхронными системами, очередями, базами данных, заранее обходили узкие места
• Вели крупные проекты end‑to‑end: от формулировки задачи и RFC до выкатки и поддержки в проде
• Владеете Python для продакшен‑разработки
• Умеете декомпозировать большую инициативу, защищать архитектуру, согласовывать решения со смежниками
• Понимаете LLM и AI‑агентов на уровне продакшен‑практики: умеете подобрать модель под задачу, спроектировать тулы, выстроить оценку качества, ловить и исправлять галлюцинации
• Обладаете архитектурным и продуктовым мышлением: задаёте вопросы про целевое состояние процесса, видите точки роста за рамками текущего тикета, формулируете гипотезы и оцениваете их пользу для бизнеса
• Проактивны и автономны: приходите с идеями, защищаете их, доводите до результата
• Готовы влиять на направление, а не только исполнять задачи

Будет плюсом, если вы

• Имели продакшен‑опыт с API больших языковых моделей (YandexGPT, OpenAI, Anthropic): писали тулы, промпты, RAG‑пайплайны на серьёзных нагрузках
• Занимались ML‑разработкой: понимали, когда нужен файнтюн, когда — RAG, когда достаточно промпт‑инжиниринга, а когда — классический ML
• Практиковали менторство, ревью архитектуры, были техническим лидером в команде — или хотите развиваться в эту сторону
• Глубоко знакомы с экосистемой lang* (LangChain, LangGraph), агентскими протоколами (MCP, A2A) и продвинутыми RAG‑подходами (гибридный поиск, реранкинг, агентный RAG)