- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Стажёр в команду разработки AI-инфраструктуры фронтенда Яндекс 360
Оценка ИИЭто уникальная возможность для старта карьеры в топовой тех-компании на острие технологий (AI Infrastructure). Работа в Яндексе дает отличный буст резюме и доступ к сложным, масштабным задачам.
Сложность вакансии
Оценка ИИДля стажёрской позиции требования достаточно специфичны: нужно не только знать TypeScript, но и иметь практический опыт работы с AI-агентами и понимание механик LLM. Однако отсутствие требований к многолетнему коммерческому опыту делает вакансию доступной для талантливых новичков.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЯндекс обычно предлагает конкурентные стипендии для стажёров, которые соответствуют рыночным ожиданиям для крупных IT-компаний в Москве. Точная сумма зависит от количества рабочих часов в неделю (20, 30 или 40).
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Яндекс уже сейчас
Станьте частью команды Яндекса и создавайте будущее AI-инфраструктуры уже сегодня!
Описание вакансии
Стажёр в команду разработки AI-инфраструктуры фронтенда Яндекс 360
#офис #intern
Компания: Яндекс
☑️Какие задачи вас ждут
-Улучшение MCP-сервера
Вам предстоит расширить функциональность MCP-сервера, добавить инструменты для поиска и получения детальной информации о компонентах (пропсы, API, примеры). Это поможет AI-ассистентам лучше работать с библиотекой и предоставлять актуальный контекст.
-Разработка аналога Context7 для Яндекс 360
Предстоит разработать систему, которая автоматически будет индексировать и предоставлять документацию по внутренним пакетам Яндекс 360 в формате, оптимизированном для AI. Система будет собирать данные из репозиториев и отдавать их через MCP/API по запросу.
-Создание системы управления правилами и промптами для AI-ассистентов
Вы будете создавать централизованное хранилище версионированных промптов и правил поведения AI-ассистентов. В нём будет возможно наследование и автоматическая подстановка в контекст. Это обеспечит единообразие, безопасность и управляемость взаимодействия с AI во всех командах.
-Генерация AI-дружественной документации
Нужно будет создавать CI/CD-пайплайны и скрипты, которые автоматически генерируют из исходного кода документацию в формате, удобном для AI-агентов. Документация будет включать компактные сигнатуры, метаданные и примеры. Сгенерированные артефакты будут использовать MCP-серверы и система внутреннего Сontext7.
☑️Мы ждем, что вы
-Хорошо знаете TypeScript
-Работали с AI-код-ассистентами
-Используете Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и других AI-ассистентов ежедневно в реальных проектах
-Понимаете, как работают AI-агенты, и знаете, как правильно использовать окно контекста
-Можете определить, когда агенту не хватает контекста, и знаете, как это исправить
-Способны объяснить разницу между хорошим и плохим промптом на примерах
Контакты: Откликнуться
JavaScript Job 💬 в Telegram | 💙 в VK | 💬 в Max
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- TypeScript
- CI/CD
- Prompt Engineering
- API
- GitHub Copilot
- Cursor
- AI Agents
- Claude Code
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с AI-инструментами, указанными в вакансии.
Расскажите о самом сложном случае, когда AI-ассистент выдавал неверный код, и как вы изменили контекст или промпт, чтобы получить нужный результат?
Вакансия предполагает работу с MCP (Model Context Protocol). Важно понимать, знаком ли кандидат с концепцией.
Как вы понимаете назначение MCP-сервера и какие данные о фронтенд-компонентах критически важны для передачи AI-агенту?
Проверка навыков работы с TypeScript в контексте автоматизации.
Как бы вы реализовали скрипт для автоматического извлечения пропсов и типов из React-компонентов для генерации документации?
Проверка понимания ограничений LLM.
В чем разница между RAG (Retrieval-Augmented Generation) и простым добавлением всей документации в системный промпт? Что эффективнее для большой кодовой базы?
Проверка навыков проектирования систем.
Как бы вы организовали версионирование промптов в централизованном хранилище, чтобы изменения не ломали работу существующих агентов?
Похожие вакансии
Стажёр — AI-фулстек-инженер в команду HRTech
LLM-инженер
Стажер Python/C++ разработчик (Центр Квантовых технологий)
Стажер Менеджер по ИИ-инструментам
AI / Python Intern
Стажёр Prompt Engineer
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!
- Страна
- Россия