Старший AI/ML-инженер в Центр экспертизы enterprise-продаж

Наша команда строит процессы и инфраструктуру, которые напрямую влияют на портфель enterprise-рекламодателей объемом около 50 млрд рублей в квартал. Каждый день более 60 менеджеров Яндекса используют наши инструменты для поиска новых точек роста выручки и защиты бюджетов клиентов.

Вам предстоит вести R&D-разработку: мы даем большую свободу в выборе инструментов, но ждем высокой самостоятельности. Вы будете основным AI/ML-инженером в нашей команде — рядом всегда есть поддержка от смежных подразделений, но ядро решений и архитектура будут за вами.

Какие задачи вас ждут:

Разработка и внедрение AI-агентов end-to-end

Вам предстоит вести полный цикл создания мультиагентных систем: проектировать логику работы, выбирать оптимальные LLM, создавать кастомные навыки (Tools) и настраивать интеграции с внутренними сервисами Яндекса и внешними API. Отдельный фокус — контроль качества: выстраивание системы оценки ответов, отлов галлюцинаций и внедрение автовалидации, в том числе LLM-as-a-judge.

Развитие ML-модели потенциала клиентов

У нас уже работает ML-модель, которая оценивает денежный потенциал клиента по 400+ параметрам. Вы будете дорабатывать ее фичи, тестировать новые гипотезы и проводить эксперименты по улучшению точности алгоритма, плотно взаимодействуя с ML-командой Директа.

Проектирование архитектуры и MLOps-процессов

Так как вы будете драйвером ML-направления внутри команды, вам предстоит не просто обучать модели, но и создавать надежный фундамент для их работы. Вы будете выстраивать пайплайны данных, упаковывать свои решения в сервисы и обеспечивать их стабильную работу в продакшне.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждем, что вы:

• Занимались коммерческой разработкой на Python от трех лет
• Имеете практический опыт работы с LLM API: занимались промпт-инжинирингом, RAG, оценкой качества генерации
• Глубоко понимаете принципы работы классического ML: gradient boosting, feature engineering, A/B-тесты
• Уверенно работаете с данными, используете SQL, pandas, инструменты визуализации
• Обладаете высокой самостоятельностью и готовы брать на себя ответственность за архитектурные решения

Будет плюсом:

• Строили мультиагентные системы: LangChain, LangGraph, AutoGen или аналоги
• Внедряли LLM-as-a-judge или RAGAS для автоматической оценки качества
• Понимаете специфику AdTech или перформанс-маркетинга
• Владеете базовыми навыками DevOps (Docker, API, деплой сервисов)