- Страна
- Россия
Разработчик С++ базовых технологий генеративного ответа Поиска (Нейро)
Яндекс — топовый работодатель с сильной инженерной культурой. Работа над Нейро-поиском (LLM) сейчас является одним из самых перспективных и технологически сложных направлений в индустрии.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью глубокого знания C++, многопоточности и специфики работы с GPU-ускорителями для LLM. Задачи включают оптимизацию вычислений, длящихся секунды, что требует нестандартных архитектурных решений.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Яндекс обычно предлагает зарплаты на уровне или выше медианы рынка для опытных C++ разработчиков, дополняя их значительным пакетом RSU (акций) и бонусов. Указанные рыночные цифры отражают базовую часть для Senior-уровня в РФ.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Разработчик С++ базовых технологий генеративного ответа Поиска (Нейро)
Компания: Яндекс
*🔹*Какие задачи вас ждут
-Инференс тяжёлых языковых генеративных моделей на GPU-ускорителях
Сердце LLM-based-продуктов — это, конечно, непосредственное вычисление LLM-моделей. Вас ждёт решение задач аллокации различных компонентов с LLM-моделями, настройка их взаимодействия, релизных процессов, подбор различных параметров для оптимизации.
-Разработка бэкенда генеративного ответа
Бэкенд поискового генеративного ответа — сложный многокомпонентный продукт. Важно не только вычислить что-то с помощью LLM-модели, но и:
приносить данные на вход модели;
правильно сохранять результаты для отдачи их пользователям;
настраивать взаимодействие с фронтендом (стриминг, например);
обеспечивать продуктовым и ML-командам возможность проводить эксперименты и улучшать продукт.
Всё вместе порождает немало содержательных и сложных задач. Работа в бэкенде поисковых LLM открывает много технических вызовов, менее привычных в продуктах, которые не работают с LLM-моделями. Ведь вычисления, длящиеся не сотни миллисекунд, а многие секунды, требуют пересмотра устоявшихся подходов.
-Разработка внутренних инструментов для ML-прототипирования
Наша команда также участвует в разработке внутреннего сервиса, с помощью которого ML-команды могут создавать и проверять прототипы генеративных ответов, а затем прозрачно портировать их в рантайм. Инструмент технологически сложный и активно развивается. Необходима разработка различных компонент этого сервиса, а также настройка приёмочного процесса.
*🔹*Мы ждём, что вы
-Разбираетесь в базовых алгоритмах и структурах данных
-Хорошо знаете С++
-Знакомы с паттернами и идиомами построения программного обеспечения
-Умеете писать надёжный и читабельный многопоточный код
IT Jobs в Telegram | в VK | в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- C++
- GPU
- LLM
- Multithreading
- Algorithms
- Data Structures
- Backend
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка фундаментальных знаний, критически важных для производительности в Яндексе.
Расскажите о внутреннем устройстве std::vector и о том, как работает механизм переаллокации памяти. Какова сложность операций?
Вакансия подразумевает работу с тяжелыми моделями, где многопоточность — ключ к производительности.
Какие примитивы синхронизации в C++ вы бы использовали для реализации очереди задач в многопоточной среде, и почему? Что такое lock-free структуры?
Работа связана с инференсом на GPU.
Был ли у вас опыт работы с CUDA или другими технологиями ускорения вычислений на GPU? Как минимизировать накладные расходы при передаче данных между CPU и GPU?
В описании упоминается стриминг ответов.
Как бы вы спроектировали бэкенд для стриминга ответов от LLM пользователю, учитывая, что генерация занимает длительное время?
Проверка навыков проектирования сложных систем.
С какими паттернами проектирования вы работали? Можете привести пример, когда использование конкретного паттерна значительно улучшило архитектуру вашего проекта?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

