О компании
Наша служба занимается внедрением AI в бизнес Яндекс Лавки — это один из главных приоритетов компании. Год назад мы запустили первых агентов, которые автоматизируют отдельные процессы. К лету мы создали для Лавки более 100 виртуальных сотрудников.
После десятков циклов e2e‑разработки мы пришли к выводу, что эффект от точечных агентов имеет верхний предел. Поэтому мы перешли к «космолётам»: берём целую бизнес‑функцию (операции, коммерция, маркетинг, финансы и так далее), описываем все процессы в текущем виде (as‑is), а потом проектируем, как эта функция выглядела бы, если создавать её с нуля в мире, где AI — в приоритете. Затем поэтапно движемся к этой модели.
Технически мы работаем с агентскими системами — у них общий контекст и знания. Есть разные варианты: мультиагентные системы, системы с ReAct‑агентами на мощных моделях или с детерминированными StateGraph‑агентами. Все системы работают на нашей собственной платформе агентов (Python, lang* под капотом). Сейчас на платформе уже более 50 агентов.
В службе нет разделения на разработчиков, тестировщиков и аналитиков — все работают фуллстеком. Команды сформированы по доменам: есть несколько «космолётных» команд, команды сквозных AI‑инструментов и команда платформы.
Мы ищем инженеров в «космолётные» команды и команды сквозных AI‑инструментов. Среди ближайших направлений — маркетинг, финансы и учётный центр, курьерский наём, цепь товародвижения, эксплуатация, а также решения, которые затрагивают все бизнес‑функции: проджект‑менеджмент и документооборот. Конкретное направление подберём вместе — с учётом ваших интересов и того, где вы сможете максимально усилить команду.
Обязанности
- Проектирование агентских систем: Вы будете вместе с лидом и продакт‑менеджером превращать представление о будущих бизнес‑функциях в техническое решение и подбирать архитектуру, а также аргументировать свой выбор.
- E2E‑разработка агентов: Вы будете проходить полный цикл работы — от идеи до прода: интегрировать агентов с системами Лавки, разрабатывать тулы, скилы, память и базы знаний, а также запускать их для реальных пользователей. Каждый проект оценят в FTE gain — и бизнес сразу увидит эффект.
- Критичность качества работы агентов: Вы будете уделять особое внимание качеству работы агентов, поскольку их деятельность сильно влияет на бизнес. Для этого нужно проводить офлайн‑оценки, оценивать работу на основе реального фидбека пользователей, а также использовать схемы, при которых один агент решает задачу, а другой её проверяет.
- Внедрение в процессы: Вы будете собирать обратную связь от людей, чью рутину автоматизируете, дорабатывать решения с учётом фидбека и помогать пользователям адаптироваться к изменениям.
- Инновационный поиск: Вы будете регулярно пробовать новые модели, протоколы и подходы, быстро оценивать, насколько они полезны, и не бояться отказаться от месяца работы, если индустрия предложит более удачный путь.
Требования
- Разрабатывали на Python и доводили решения до продакшена
- Работали с LLM и агентами — в проде или в собственных проектах: понимаете, что такое контекст, тулы, промпт-инжиниринг, галлюцинации и как с этим жить
- Мыслите продуктово: идёте от метрик и эффекта, а не от технологии; способны глубоко погрузиться в незнакомый бизнес‑домен — от управления складом до переговоров с поставщиками
- Готовы к высокому темпу: много учиться на старте и постоянно доучиваться дальше