ML-разработчик в команду MediaAI Плюс Фантеха
Плюс Фантех объединяет развлекательные сервисы Яндекса: Плюс, Музыку, Кинопоиск, Книги и Яндекс Афишу.
Мы — команда MediaAI — ищем инженера, который поможет строить и запускать прикладные AI-решения для Книг, Музыки и Кинопоиска. Наш основной фокус — сценарии с большими языковыми моделями, внутренние AI-инструменты и надёжные решения, которые не остаются на уровне прототипов, а доходят до продакшена и работают в реальных продуктовых задачах.
Сейчас наша команда формируется, поэтому у вас будет возможность влиять на архитектуру, подходы к разработке и инженерную культуру. Мы ищем не просто человека, который умеет быстро собирать прототипы, а инженера, понимающего, как превратить ML- или LLM-идею в рабочий сервис: стабильный, масштабируемый, с понятной архитектурой.
Задачи и обязанности
Запуск AI-фич в продакшен
Вы будете участвовать в разработке и запуске AI-фич для разных сервисов Плюс Фантеха: от прототипов до стабильно работающих решений. Важно не только быстро проверить гипотезу, но и довести решение до состояния, в котором его можно поддерживать, развивать и использовать в реальной нагрузке.
Сценарии с LLM и внутренние AI-инструменты
Основной фокус команды — прикладные сценарии с большими языковыми моделями. Вам предстоит проектировать и разрабатывать решения для продуктовых сервисов, а также внутренние AI-инструменты для команд.
Инженерия вокруг моделей
Нужно будет решать прикладные инженерные задачи, без которых AI не живёт в продакшене: работать с данными, интегрировать модели в сервисы, следить за качеством результата, временем ответа, стабильностью работы, стоимостью запуска и поведением системы в реальных условиях.
Работа с данными и ML-пайплайнами
Вам предстоит работать с обработкой данных, обучением и адаптацией моделей, офлайн- и онлайн-сценариями, а также с интеграцией AI-компонентов в продуктовые процессы. Основной фокус сейчас — текстовые задачи, но мультимодальные кейсы тоже возможны.
Декомпозиция и проработка решений
Важно уметь самостоятельно декомпозировать задачу, обсуждать требования с заказчиками и смежными командами и превращать продуктовую идею в инженерно реализуемое решение.
Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML
Требования
- Уверенно пишете код на Python
- Хорошо знаете SQL
- Имеете опыт обучения, адаптации или внедрения ML-моделей
- Понимаете, как устроены ML- и AI-системы в продакшене
- Умеете собирать решение целиком: от данных и пайплайнов до работающего сервиса
- Понимаете, что нужно, чтобы модель или AI-фича работала не только в прототипе, но и в живом продукте
- Готовы самостоятельно вести техническую часть задачи и общаться с заказчиками
- Готовы работать с онлайн-сценариями, где важны стабильность, скорость и предсказуемость
- Готовы при необходимости изучать и использовать Java
Дополнительные требования
- Выводили ML- или AI-решения в продакшен
- Работали с большими языковыми моделями или другими генеративными моделями в прикладных задачах
- Запускали AI-фичи в продакшен или делали сильные pet-проекты в этой области
- Работали со сценариями, где модель использует внешние данные и инструменты
- Имеете опыт обработки больших объёмов данных, пакетных пайплайнов или MapReduce
- Интересуетесь AI в продуктах и хотите делать фичи для сервисов, которыми пользуются миллионы людей