Старший ML-разработчик AI-агентов

Мы создаём платформу для разработки AI-агентов и развиваем один из самых полезных внутренних инструментов — DeepAgent. Он сопоставим по классу задач с OpenAI, Perplexity и Google, но специализируется на работе с внутренними знаниями и инфраструктурой Яндекса.

DeepAgent помогает сотрудникам находить ответы на вопросы, которые не решить с помощью внешних поисковых систем: разбираться в больших кодовых базах, документации, тикетах, логах, сервисах и внутренних процессах. Мы развиваем систему Deep Research: учим агента искать информацию во всех доступных источниках, читать и интерпретировать данные, комбинировать их, строить планы действий и импровизировать при выполнении задач. Одновременно мы дообучаем собственные и опенсорс-LLM, которые оптимизированы под агентные сценарии и работу с внутренними данными.

Направление быстро развивается: значительная часть задач, с которыми предстоит работать, появилась совсем недавно.

Какие задачи вас ждут

Развитие агента Вы будете обучать агента решать сложные инженерные задачи: помогать разработчикам в отладке кода, разбираться в архитектуре проектов, анализировать инциденты, ориентироваться во внутренней инфраструктуре и сервисах. Также вам предстоит проектировать поведение агента, формулировать инструкции, работать с данными и оценивать качество ответов.

Разработка сценариев использования Вы будете готовить и курировать данные для обучения агента, формулировать и проводить эксперименты, дообучать и настраивать LLM под агентные сценарии. Предстоит разрабатывать новые навыки агента, строить пайплайны обучения, инференса и оценки качества. Также вы будете заниматься reinforcement learning, чтобы повысить устойчивость, полезность и качество работы агента, и следить за его поведением в продакшне, итеративно улучшая его.

Мы ждём, что вы

• Уверенно пишете на Python
• Активно пользуетесь Deep Research и кодовыми агентами: Cursor, Cline, Roo Code или аналогами
• Дообучали собственные и опенсорс-LLM или хорошо понимаете подходы к fine-tuning и reinforcement learning в агентных сценариях
• Работаете с данными и экспериментами, быстро проверяете гипотезы и улучшаете качество моделей
• Быстро погружаетесь в новые домены и сложные системы
• Готовы активно развиваться в области AI-агентов и исследовательских систем