- Страна
- Россия
Разработчик бэкенда в команду саплая Яндекс Смены
Оценка ИИВысокий балл обусловлен сильным брендом работодателя, интересными задачами на стыке архитектуры и AI, а также отличным социальным пакетом. Работа в Яндексе — это всегда качественный нетворкинг и профессиональный рост.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВакансия требует не только отличного знания Python или Go, но и опыта работы с архитектурными изменениями (распил монолита), а также готовности внедрять AI-агентов в процесс разработки. Высокая планка Яндекса к самостоятельности и ответственности кандидатов добавляет сложности.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в Яндексе для опытных бэкенд-разработчиков обычно соответствует верхнему квартилю рынка. Указанные оценки отражают средние показатели для Senior-уровня в Москве, при этом итоговое предложение сильно зависит от результатов секций и грейда.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Яндекс Смены и стройте будущее рынка подработки с помощью AI и современных технологий!
Описание вакансии
*❤️ Разработчик бэкенда в команду саплая Яндекс Смены*
Яндекс Смена — сервис, который помогает людям в поиске подработки, а компаниям — закрыть дефицит кадров: найти комплектовщиков, грузчиков, сортировщиков. Мы связываем тех, кто хочет подработать на гибком графике, с бизнесом, которому срочно требуются сотрудники.
Сервис активно растёт: мы уже представлены в десятках городов, сотрудничаем с крупными ритейлерами, и объёмы работ продолжают увеличиваться. Сейчас особенно интересный этап: мы переходим из стартапа в большой бизнес и строим для него платформу.
Какие задачи вас ждут:
• Платформа исполнителейВы будете создавать продукт, который сопровождает каждого пользователя — от первого захода в маркетплейс до выхода на смену. Задача — построить самую большую и сильную платформу исполнителей. Рынок подработки и линейного персонала очень конкурентный, и только такая платформа поможет стать лидером.
Вам предстоит проработать витрину смен, настроить механики подбора и отображения: ранжирование, фильтры, персональные предложения.
• Разбиение монолитаСейчас ядро системы написано на Python и представляет собой монолит, из-за чего мы сталкиваемся с серьёзными ограничениями. Нужно будет разбить монолит на микросервисы с чёткими границами.
• AI-native-разработкаВы будете внедрять подход, при котором агенты полностью реализуют и запускают некритичные фичи «под ключ». Для этого нужно подготовить инженерный контекст, изменить процесс разработки и обеспечить агенту самостоятельный путь с минимальным участием человека.
Мы ждём, что вы:
• Уверенно используете AI-инструменты в разработке
• Способны брать на себя ответственность за результат — от обсуждения задачи до выбора решений и их реализации
Будет плюсом, если вы:
• Работали над внедрением AI-ассистентов и агентов в процесс разработки
• Знаете Go/Python
Наши бонусы:Яндекс — это комьюнити. Тут есть и спортивные клубы, и книжный клуб, и киберспортивное сообщество. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩* Откликнуться на нашем сайте
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Go
- Microservices
- Backend Development
- Artificial Intelligence
Возможные вопросы на собеседовании
Проект предполагает переход от монолита к микросервисам. Важно понимать, как кандидат определяет границы сервисов.
Расскажите о вашем опыте декомпозиции монолитного приложения: по каким критериям вы выделяли микросервисы и с какими сложностями столкнулись?
Вакансия делает акцент на AI-native разработке. Работодатель хочет видеть практическое применение LLM.
Как именно вы используете AI-инструменты в своей ежедневной работе и как, по вашему мнению, можно автоматизировать написание некритичных фич с помощью агентов?
Платформа исполнителей включает витрину с ранжированием и фильтрами. Это требует понимания работы с данными и производительности.
Как бы вы спроектировали систему ранжирования смен для пользователя, чтобы она оставалась быстрой при миллионах записей и учитывала персональные предпочтения?
В стеке указаны и Python, и Go. Важно понять гибкость кандидата.
В каких ситуациях вы бы предпочли использовать Go вместо Python при выносе функционала из монолита в отдельный сервис?
Яндекс ценит ответственность за результат «под ключ».
