О команде
Мы — команда экспериментальных финтех‑проектов в Яндексе, создаём финансовый сервис на базе AI‑агентов. Наша задача — превратить возможности языковых моделей в работающий продукт.
Ищем AI Engineer. Вам предстоит разрабатывать агентные сценарии, интегрировать LLM с сервисами и данными, проверять гипотезы и доводить решения до запуска. Работа затронет весь пользовательский сценарий: от взаимодействия с AI до изменений в бэкенде и мобильном приложении.
Мы ценим самостоятельность, короткие итерации и готовность экспериментировать. У вас будет возможность влиять на технические решения и развитие продукта.
Чем предстоит заниматься
Разработка AI-агентов
Вы будете проектировать и создавать AI-агентов: подбирать инструменты, настраивать контекст и прорабатывать логику взаимодействия с сервисами, чтобы агенты решали задачи пользователей.
Интеграция языковых моделей
Вы будете встраивать языковые модели в сценарии продукта, создавать нужные серверные компоненты и соединять их с мобильным приложением.
Оценка качества
Вы будете оценивать ответы и действия агентов, составлять проверочные сценарии, разбирать ошибки и дорабатывать решения, чтобы повысить их надёжность.
Проверка гипотез
Вы будете быстро собирать MVP и проверять работу новых решений на практике. Успешные эксперименты нужно будет развивать и превращать в полноценные фичи продукта.
Разработка с применением AI‑инструментов
Вы будете применять AI‑инструменты в разработке, сохраняя контроль над архитектурой и качеством кода.
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend.
Мы ждём, что вы
•Имеете больше пяти лет опыта коммерческой разработки: мобильных приложений, бэкенда, ML, инфраструктуры
•Работали с LLM и создавали решения на их основе
•Понимаете, как организовать контекст модели, вызовы инструментов и проверку результатов
•Умеете проектировать сервисы и API, писать код, готовый к эксплуатации
•Используете AI‑агентов для разработки и умеете проверять результаты их работы
•Готовы разбираться в разных компонентах продукта и самостоятельно доводить задачи до результата
•Умеете выбирать достаточное решение для эксперимента и понимаете, что потребуется для его масштабирования
Будет плюсом
•Запускали и развивали AI‑продукты с реальными пользователями — от прототипа до промышленной эксплуатации
•Разрабатывали многошаговые агентные сценарии с управлением контекстом, состоянием диалога и вызовами инструментов
•Создавали автоматизированную оценку качества агентов: тестовые наборы, сравнение моделей и промптов, выявление регрессий
•Оптимизировали LLM‑приложения по качеству, скорости ответа и стоимости работы
•Разрабатывали сервисы на Kotlin или Java, работали с асинхронной обработкой данных и событийной архитектурой
•Имеете опыт фулстек‑разработки — от интерфейса до инфраструктуры
