Яндекс

Тимлид ML-команды генеративного агента поддержки в Yandex Crowd

Коротко

Яндекс ищет тимлида ML-команды для разработки генеративного агента поддержки в сервисе Yandex Crowd — от архитектуры и исследований до запуска в продакшен и построения системы оценки качества. Требуется опыт руководства ML-командой от пяти человек, запуска ML-моделей в продакшен, построения RAG-пайплайнов и агентов, уверенное владение Python, MLOps и CI/CD для ML. Работа в офисе в Москве или Санкт-Петербурге.

О проекте
В Yandex Crowd мы создаём генеративного агента поддержки для продуктов Яндекса и ищем ML-тимлида, который возглавит эту работу.
Вы будете отвечать за техническое направление — от выбора архитектуры и исследований до запуска в продакшен. Предстоит выстроить систему улучшения агента на основе реальных диалогов и опыта операторов, сохраняя баланс качества, надёжности, скорости ответа и стоимости. Агент поддержки должен разбираться в обращении не хуже оператора, учитывать историю диалога, находить знания и использовать инструменты сервисов, чтобы помогать пользователю решить проблему.
Yandex Crowd — крупный инфраструктурный сервис Яндекса. Мы используем краудсорсинг, чтобы расширять бизнес-процессы: разметку данных, модерацию контента, полевые исследования, тестирование. Также разрабатываем для наших продуктов внутренние функции: клиентский сервис, телемаркетинг, локализацию и документирование.
Развитие архитектуры агента
Вы будете определять, как агент управляет контекстом, ищет информацию, вызывает инструменты и решает многошаговые задачи. Нужно будет внедрять лучшие подходы по работе с поиском по базе знаний, определению проблемы пользователя, long-term и short-term memory, обеспечивать высокое качество агента при минимальной скорости и стоимости.
Построение оценки качества
Вам предстоит собирать бенчмарки, настраивать среду для симуляции и регрессионные проверки, оценивать результат работы агента по обращению, корректность действий и своевременность передачи диалога человеку. Также нужно будет сочетать программные проверки, LLM-судей и экспертную оценку, настраивать критерии проверок, мониторить качество в пилотах и на проде.
Автоматизация улучшения агента
Вы будете превращать отобранные диалоги и исправления операторов в данные для обучения, новые критерии проверок и обновления базы знаний. Кроме того, предстоит настроить feedback loop для регулярного автоматического улучшения харнесса агента.
Развитие автоматизированных исследований
Нужно будет создавать исследовательских агентов, которые анализируют ошибки, предлагают гипотезы и запускают воспроизводимые эксперименты с промптами, поиском, контекстом и моделями, а также доводить лучшие решения до продакшена и контролировать качество после запуска.
Руководство ML-командой
Вам предстоит планировать работу, нанимать и развивать сотрудников, помогать решать сложные технические задачи и поддерживать обмен знаниями. Вместе с продуктовой командой вы будете определять приоритеты и участвовать в формировании AI-стратегии Crowd.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML.
Требования
•Руководили ML-командой от пяти человек и помогали сотрудникам развиваться
•Запускали ML-модели в продакшен и поддерживали их стабильную работу
•Строили RAG-пайплайны и агентов, глубоко разбираетесь в современном NLP и DL
•Уверенно владеете Python, разбираетесь в MLOps и умеете выстраивать CI/CD для ML
•Проектируете решения целиком, умеете декомпозировать задачи и отвечать за сроки и качество
•Готовы погружаться в продуктовые задачи, делиться знаниями и развивать инженерную культуру
•Внедряли Spec-Driven Development в команде, имеете опыт AI-first-разработки
•Обладаете опытом LLMOps, настройки внутреннего инференса для LLM/VLM

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте