Свяжитесь напрямую по этой вакансии
Бэкенд-разработчик в Поиск
Ежедневно Поиск помогает миллионам людей решать жизненные задачи: от выбора врача до покупки квартиры. Одно из наших ключевых направлений — финансовые продукты: ипотека, вклады, страховки и карты.
Мы уже построили мощную систему сбора и агрегации данных, создав удобные инструменты для выбора лучших предложений на рынке. Сейчас мы выходим на новый этап. Перед нами стоят амбициозные вызовы: научить Поиск отвечать на сложные, многослойные запросы пользователей и внедрить умную монетизацию, которая органично дополнит, а не нарушит пользовательский опыт.
В эпоху расцвета больших языковых моделей мы создаём умного финансового ассистента, который поможет пользователям ориентироваться в обилии предложений. Одно из амбициозных направлений нашей работы — интеграция в Алису. Мы стремимся к тому, чтобы благодаря нашей базе знаний и умным агентам Алиса могла глубоко анализировать финансовые продукты и помогать пользователям находить лучшие решения.
Ищем бэкенд-разработчиков, которым предстоит развивать сценарии поиска финансовых продуктов, а также решать инфраструктурные и оптимизационные задачи внутри одного из главных продуктов Яндекса.
Работа в Поиске Мы ведём разработку внутри большой микросервисной архитектуры Поиска. Вам необходимо будет решать задачи оптимизации и ускорения, обеспечивать стабильность и качество наших данных, делать сервисы, способные выдерживать большую нагрузку и решать задачи миллионов пользователей.
Работа с данными Данные для наших продуктов мы берём от разных партнёров: банков, аналитических компаний, бирж. Вы будете реализовывать и поддерживать различные варианты интеграции с партнёрами. Предстоит решать задачи ускорения получения и доставки данных, валидации и тестирования, перед тем как показать их нашим пользователям.
Развитие пользовательских сценариев Мы хотим делать наших пользователей счастливыми и приносить пользу Яндексу. Вы будете создавать и развивать новые продукты в финансовой сфере, улучшать качество и эффективность поиска предложений, обучать ML-модели для принятия решения о показе наших блоков и выбора позиции, а также интегрировать нейронные сети в процессы подготовки ответов на пользовательские запросы.
3 лет
Опыт работы
Полная занятость
Тип занятости
Middle
Грейд
Бэкенд
Специализация
IT & Tech
Отрасль
Корпорация
Тип компании
По должности
По должности
3 лет
Опыт работы
Полная занятость
Тип занятости
Middle
Грейд
Бэкенд
Специализация
IT & Tech
Отрасль
Корпорация
Тип компании