- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Старший разработчик агентов для бизнеса в Лавку
Это отличная возможность для опытного разработчика возглавить инновационное направление в одной из крупнейших тех-компаний. Высокий балл обусловлен сложностью задач, современным стеком и влиянием на продукт.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена необходимостью сочетать глубокую экспертизу в бэкенде (Python, асинхронность) с продвинутыми навыками в области LLM и AI-агентов. Позиция подразумевает полную автономность и ответственность за архитектуру крупных систем.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для позиции Senior/Lead разработчика в Яндексе рыночный диапазон составляет от 350 000 до 550 000 рублей плюс значительные бонусы и опционы. Предложенная роль на стыке ML и Backend обычно оплачивается по верхней границе рынка.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Лавки, чтобы создавать будущее AI-агентов в экосистеме Яндекса!
Описание вакансии
Москва, офис
Мы ищем сильного разработчика-агентостроителя, который возьмёт на себя проектирование и развитие таких AI-систем end-to-end. Это позиция на стыке ML, бэкенда и архитектуры: вы будете отвечать за крупные инициативы, от RFC и выбора стека до прода и эксплуатации, и вместе с руководителем команды формировать техническое направление.
Какие задачи вас ждут
Вести крупные AI-инициативы под ключ (30–50+ человеко-дней)
Вы будете вести AI-инициативы от идеи и RFC до продакшна и эксплуатации: погружаться в бизнес-процесс, защищать архитектуру, писать код и ставить задачи другим разработчикам команды, отвечать за выкатку и поддержку. Стек — Python, Postgres, экосистема lang\*. Интеграции — с внутренними сервисами Яндекса и внешними API.
Проектировать архитектуру AI-систем
Вы будете решать, как организовать оркестрацию, общий контекст и память, переиспользуемые тулы, фолбэки, маршрутизацию между моделями, решать, что обернуть в RAG, что — в файнтюн, что — в промпт. Нужно будет защищать архитектуру на ревью и доводить её до внедрения.
Работать с нагруженными агентскими сценариями
Предстоит проектировать отказоустойчивые компоненты: мониторинг качества и галлюцинаций в проде, оптимизацию latency и стоимости вызовов LLM, обработку пиковых нагрузок, грамотные ретраи и фолбэки. SLA на агентов — ваша зона ответственности.
Предлагать архитектурные и продуктовые изменения
Мы ждём не реализации задач по ТЗ, а инициативы по техническому и продуктовому улучшению. Вам предстоит самостоятельно находить точки роста (снижение костов на бизнес-процессы, рост покрытия сценариев агентом, ускорение time-to-answer, удешевление инференса), формулировать гипотезы, защищать их и доводить до результата.
Поддерживать жизнь агентов в проде и масштабировать их
Агенты живут долго, и после внедрения работа не заканчивается. Вам предстоит выстраивать системы мониторинга качества, добавлять покрытие непредвиденных сценариев, масштабировать решения на соседние сервисы, дежурить по своим проектам.
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
Мы ждём, что вы
— Уверенно владеете Python для продакшн-разработки, работали с нагруженными асинхронными системами, очередями, базами данных — видите, где будет узкое место, и обходите его заранее
— Вели крупные проекты end-to-end от формулировки задачи и RFC до выкатки и поддержки в проде, умеете декомпозировать большую инициативу, защищать архитектуру, согласовывать решения со смежниками
— Понимаете LLM и AI-агентов на уровне продакшн-практики: можете подобрать модель под задачу, спроектировать тулы, выстроить оценку качества, ловить и исправлять галлюцинации
— Имеете архитектурное и продуктовое мышление: задаёте вопросы про целевое состояние процесса, видите точки роста за рамками текущего тикета, формулируете гипотезы и оцениваете их пользу для бизнеса
— Проактивны и автономны: приходите с идеями, защищаете их, доводите до результата, готовы влиять на направление, а не только исполнять задачи
Будет плюсом, если вы
— Имеете продакшн-опыт с API больших языковых моделей (YandexGPT, OpenAI, Anthropic): писали тулы, промпты, RAG-пайплайны на серьёзных нагрузках
— Имеете опыт ML-разработки: понимаете, когда нужен файнтюн, когда — RAG, когда достаточно промпт-инжиниринга, а когда лучше использовать классический ML
— Глубоко знакомы с экосистемой lang\* (LangChain, LangGraph), агентскими протоколами (MCP, A2A) и продвинутыми RAG-подходами: гибридным поиском, реранкингом, агентным RAG
Понравилась вакансия?
*💚* — да
*🌚* — нет
———
*💙* Удалёнка
*💚* Джунам
*🧑💻* Джунам разработчикам
*🫶* Удалёнка джунам
*💜* За рубежом
*💚* Качнуть карьеру
мы также есть там, куда всех хотят отправить — https://max.ru/it_vakansii_jobs
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- PostgreSQL
- LLM
- RAG
- LangChain
- LangGraph
- Machine Learning
- Asynchronous Programming
- API Integration
- Architecture
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры AI-систем и умения выбирать оптимальный подход.
В каких случаях вы предпочтете использование RAG вместо Fine-tuning для бизнес-агента, и наоборот?
Оценка навыков работы с надежностью и качеством в продакшне.
Как вы планируете выстраивать систему мониторинга галлюцинаций и качества ответов агента в реальном времени?
Проверка опыта оптимизации высоконагруженных систем.
Какие стратегии вы используете для снижения latency и стоимости при работе с API больших языковых моделей на высоких нагрузках?
Оценка владения современным стеком для разработки агентов.
Расскажите о вашем опыте работы с LangGraph или аналогичными инструментами для управления сложными циклическими графами агентов.
Проверка архитектурного мышления и умения работать с отказами.
Как спроектировать систему фолбэков и ретраев для агента, если внешнее API модели недоступно или возвращает некорректный формат данных?
Похожие вакансии
TeamLead MLOps / DevOps (Пайплайны)
AI-инженер (Middle+) & Node.js
Senior Computer Vision Engineer
Middle-разработчик (AI-инженер)
AI креативный менеджер
Архитектор мультиагентных систем на базе LLM
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!