AI-разработчик в команду мобильной платформы Яндекс Go

Наша команда в Яндекс Go развивает инструменты, повышающие эффективность и качество разработки. Основная задача — внедрение AI-решений в процессы мобильной инженерии и сокращение времени цикла разработки.

Мы ищем специалиста, который активно использует современные AI-инструменты, умеет интегрировать их в реальную разработку и стремится оптимизировать существующие процессы.

Ключевые технологии

• Mobile: Kotlin, Swift, CI/CD
• AI/LLM: GPT, Claude, Llama, Copilot, Cursor, Codex
• Инфраструктура: Kotlin, Python, пайплайны, SDK-интеграции

Наши выступления и материалы

• Эволюция документации: Building Project-Aware AI Assistants with RAG and MCP — Григорий Сухоруков
• Три провальных и один рабочий способ научить LLM верстать UI по макетам Figma — Ярослав Атрошенко
• Ускорение разработки через LLM в BDUI AI — Ярослав Атрошенко

Какие задачи вас ждут

Разработка и интеграция AI-инструментов
Вам предстоит разрабатывать и интегрировать AI-инструменты, повышающие скорость и качество мобильной разработки.

Автоматизация рутинных действий
Необходимо автоматизировать рутинные действия: генерацию кода, шаблонов и документации, интеграцию с CI/CD.

Исследование и применение современных LLM-моделей
Вы будете исследовать современные LLM-модели (GPT, Claude, Copilot и др.) и применять их в инженерных сценариях.

Создание внутренних CLI-утилит
Нужно будет создать внутренние CLI-утилиты, плагины и API-обёртки для взаимодействия с LLM-сервисами.

Мы ждем, что вы

• Занимались коммерческой мобильной разработкой (iOS или Android) не менее трёх лет
• Взаимодействовали с API разных AI-вендоров (OpenAI, Anthropic и др.)
• Активно используете современные AI-инструменты
• Работаете с кодом через Cursor, Claude Code, Copilot, Codex или аналогичные решения
• Умеете быстро осваивать новые SDK, API и библиотеки

Будет плюсом, если вы

• Создавали или настраивали AI-ассистентов для задач мобильной разработки
• Внедряли инструменты автоматического код-ревью и Quality Gates
• Самостоятельно разрабатывали AI-агентов
• Готовили обучающие датасеты для тонкой настройки моделей
• Понимаете архитектуру и ограничения LLM при генерации кода
• Знаете механизмы оптимизации работы с LLM — кеширование и context management