Разработчик AI-бэкенда в Яндекс KIT

Разработчик AI-бэкенда в Яндекс KIT

Яндекс KIT — новая технологическая платформа для запуска и развития независимого e-commerce. Мы строим платформу и внедряем искусственный интеллект в её ключевые части.

Первый крупный шаг — создание AI-саппорта, умного ассистента для продавцов. Он сможет помогать управлять магазином, работать с аналитикой, скидками, заказами и инструментами платформы.

У вас будет возможность встать у истоков AI-направления в новом быстрорастущем продукте. Мы предлагаем свободу решений, высокий уровень ответственности, доступ к последним моделям и инструментам, а также поддержку R&D-команды.

Какие задачи вас ждут

Проектирование архитектуры и бизнес-логики Вы будете участвовать в создании масштабируемой AI-инфраструктуры, разрабатывать бэкенд-логику ассистента, API, интеграции и микросервисы. Также вам предстоит продумать вопросы задержки, отказоустойчивости и нагрузки.

Интеграция LLM Вам нужно будет интегрировать современную модель LLM через API, экспериментировать с различными версиями и настраивать модель под специализированных агентов.

Разработка MCP Вам предстоит принять участие в создании и развитии MCP-платформы.

Разработка и внедрение RAG-системы Вы будете разрабатывать и масштабировать RAG-систему, включая настройку индексов, организацию хранения знаний и обеспечение эффективного поиска. Также нужно будет внедрить RAG, построить пайплайны для подготовки информации и оптимизировать модели text2vec для улучшения подбора кандидатов.

Взаимодействие со смежными командами Вам предстоит сотрудничать с ML-инженерами, продуктовыми специалистами и дизайнером диалогов.

Мы ждём, что вы

• Уверенно пишете на Go или Python
• Умеете самостоятельно исследовать, предлагать и реализовывать инженерные решения
• Хотите быть не просто исполнителем, а соавтором архитектуры и продукта

Будет плюсом

• Разрабатывали с LLM в продакшне
• Работали с LangChain, CrewAI и подобными фреймворками
• Участвовали в создании ассистентов, ботов, голосовых или чат-интерфейсов
• Разбираетесь в микросервисной архитектуре и API-интеграциях
• Понимаете промт-инжиниринг и оркестрацию вызовов моделей