- Страна
- Россия
Разработчик на С++ в группу разработки сервисов моделей
Оценка ИИЯндекс предлагает отличный соцпакет, работу с передовыми технологиями и уникальный масштаб задач (500k RPS), что делает вакансию крайне привлекательной для профессионального роста.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена экстремальными нагрузками (500k RPS), необходимостью глубокого знания C++, многопоточности и алгоритмов, а также спецификой MLOps.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЯндекс обычно предлагает зарплаты на уровне или выше медианы рынка для Senior/Middle+ разработчиков, дополняя их значительным пакетом бонусов и опционов. Указанные рыночные цифры отражают уровень компенсации в топовых технологических компаниях РФ для специалистов по C++ и высоконагруженным системам.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Яндекса и создавайте высокопроизводительные сервисы инференса для рекламных технологий!
Описание вакансии
*🖤 Разработчик на С++ в группу разработки сервисов моделей*
Наша команда разрабатывает и внедряет сервисы инференса нейросетевых моделей в рекламе. Сервисы работают под высокой нагрузкой — суммарно 500k RPS — и сосуществуют на стыке внедрения новых ML-моделей, оптимизации железа и роста нагрузки. Задач очень много, и мы ищем единомышленника, который хочет развиваться в направлении MLOps или разработки на C++.
Какие задачи вас ждут:
• РазработкаВам предстоит разрабатывать сервисы инференса для рекламы: унифицировать их компоненты и добавлять новые фичи. Нужно будет искать и внедрять оптимизации как на уровне отдельных компонентов и библиотек, так и в масштабе всей системы.
• Развитие инфраструктуры и улучшение MLOps-процессовНужно будет не только писать высокопроизводительный код, но и повышать стабильность, развивать инструменты для анализа и досрочного устранения непредвиденных проблем. Вы будете улучшать MLOps-процессы, чтобы специалистам по ML было максимально просто выкатить новую модель в продакшн.
Мы ждём, что вы:• Готовы преимущественно разрабатывать на C++ для кода высоконагруженных частей и использовать Python для развития инфраструктуры
• Знаете классические алгоритмы и структуры данных
• Интересуетесь машинным обучением
• Понимаете парадигму многопоточности, знакомы с основными алгоритмами и частыми проблемами этой области
• Хотите строить надёжные высоконагруженные сервисы и развивать инфраструктуру вокруг них
Почему у нас хорошо:В Яндексе корпоративная подписка на хорошую жизнь — чекапы, спорт, терапия, образовательные курсы и многое другое. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩* Откликнуться на нашем сайте
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- C++
- Python
- MLOps
- Machine Learning
- Algorithms
- Data Structures
- Multithreading
- High Load
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с нагрузкой 500k RPS, где цена ошибки в многопоточном коде очень высока.
Расскажите о вашем опыте работы с lock-free структурами данных и примитивами синхронизации в C++.
Работа ведется на стыке C++ и ML-моделей, где критически важна скорость выполнения.
Какие методы оптимизации производительности C++ кода вы применяли для уменьшения latency в высоконагруженных сервисах?
Одной из задач является улучшение MLOps-процессов.
Как бы вы организовали процесс бесшовного обновления (canary/blue-green) тяжелых ML-моделей в высоконагруженном сервисе?
В требованиях указано знание классических алгоритмов.
Решите задачу: как эффективно найти топ-K наиболее релевантных объявлений из потока данных при жестких ограничениях по памяти и времени?
Для инфраструктуры используется Python.
