Тимлид ML-команды (AI Search) в ML-сервисы Yandex Cloud

Мы ищем опытного и проактивного лида, который возглавит ML-команду и будет отвечать за разработку базовых технологий для AI-сервисов Yandex Cloud. Основной фокус команды — создание мультитенантных поисковых и классификационных моделей и компонентов сервисов.

Каждый день сотни IT-команд Яндекса решают сложные, уникальные и интересные технологические задачи. У нас можно работать в разных командах с разной продуктовой культурой и атмосферой: в больших хайлоад-сервисах и небольших внутренних стартапах. Все специалисты влияют на развитие продукта, помогают встраивать и развивать топовые технологии в сервисах, которые делают жизнь миллионов людей лучше.

Основной фокус команды — создание мультитенантных поисковых и классификационных моделей и компонентов сервисов, которые предоставляются облачным пользователям как:

• Standalone API (например, Embeddings API, Classification API)
• Интегрированные функции в рамках OpenAI-like Responses и RealTime API (реализация RAG-сценариев, memory)
• Технологическая основа для конечных продуктов (AI Guardrails, SpeechSense)

Роль предполагает совмещение технического руководства и организационного управления небольшой распределённой командой, проектирование ML-систем, а также непосредственное участие в разработке.

Мы предлагаем:

• Прямое влияние на core-технологии AI-платформы Yandex Cloud
• Высокий уровень технической автономии и свободу в выборе инструментов (активное использование и развитие опенсорса)
• Возможность выстроить процессы и культуру в новой команде практически с нуля
• Сильную R&D-команду и работу в кросс-функциональных v-teams над технически сложными и интересными задачами

Какие задачи вас ждут:

Команда Вы будете управлять командой ML-разработчиков: проводить performance review, встречи 1-to-1, ставить цели, помогать разработчикам с карьерным развитием, наращивать знания и опыт команды. Понадобится декомпозировать продуктовые цели и превращать их в технический roadmap, формировать квартальные планы команды и отвечать за их реалистичность и стабильную сходимость. Разрабатывать и внедрять CI/CD для моделей, процессов код-ревью, тестирования и релизного цикла ML-артефактов. Представлять R&D-команды в рамках v-team, обеспечивать видимость и прозрачность деятельности R&D-команды, формировать технические требования и запросы к смежным командам (например, требования к данным и инфраструктуре).

Разработка Вы станете отвечать за исследование и разработку SOTA-моделей для сценариев RAG (поиск, ранжирование), классификации (few-shot/zero-shot, guards) и памяти, а также их интеграцию в инфраструктуру инференса. Нас вас будет лежать прямая ответственность за метрики качества моделей, а также за производительность и стабильность бэкендов инференса (в том числе за логирование, мониторинги и покрытие кода тестами). Кроме того, вам предстоит лично участвовать в разработке: писать код (до 30¬–40% времени), проводить код-ревью, помогать с архитектурой и диагностикой проблем, готовить релизы моделей и бэкендов.

Мы ждем, что вы:

• Управляли ML-командой от одного года
• Глубоко разбираетесь в современном ML (нейросети, трансформеры) с фокусом на NLP, Information Retrieval или Generative AI
• Разрабатывали и выводили в продакшен ML-сервисы с высокими требованиями к надёжности и производительности
• Уверенно владеете Python и PyTorch
• Понимаете полный жизненный цикл ML-модели: от сбора требований и подготовки данных до эксплуатации в проде
• Проактивны и способны самостоятельно формировать технический бэклог и roadmap, исходя из продуктовых целей

Будет плюсом, если вы:

• Использовали опенсорс-проекты и контрибьютили в них (особенно в библиотеки для инференса, такие как TensorRT, TensorRT-LLM, vLLM, SGLang)
• Работали с C++ и низкоуровневыми оптимизациями (CUDA)
• Работали в распределенной команде
• Умеете или хотите выступать на публике, писать технические статьи или вести блог, чтобы повышать внешнюю видимость команды и продукта

Что мы предлагаем:

Высокий совокупный доход: премии каждые полгода для всех, кто успешно прошёл ревью.

Офисы, в которые хочется ходить: в офисах есть всё, что нужно для комфортной работы: удобные рабочие зоны, уютные места для отдыха, кофепойнты для спокойных перерывов.

В офисах в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Новосибирске, Казани и Нижнем Новгороде есть тренажёрные залы со всем необходимым.

Расширенная медицинская страховка начинает работать с первого месяца. В неё входят: плановая и неотложная помощь, стоматология, расширенный превентивный чекап, телемедицина 24/7; психотерапия в онлайн-сервисах наших партнёров; после года работы добавляется лазерная коррекция зрения, после двух — ведение беременности и роды. Также мы покрываем 80% стоимости ДМС для супругов и детей.

Возможности для роста: внутренняя платформа с 100+ курсами, менторство и программы для руководителей.

Оплачиваем участие в профильных конференциях и помогаем подготовиться к публичным выступлениям.

Если для работы нужен иностранный язык, поможем организовать обучение и оплатим 50% стоимости.

И ещё делаем закрытые мероприятия: вечеринки, фестивали и другие ивенты.

В Яндексе много клубов по интересам, Random Coffee, сервисы для знакомств и взаимопомощи. А наши спортивные клубы регулярно участвуют в забегах, триатлонах и других соревнованиях.

На портале скидок есть масса специальных предложений для сотрудников от наших партнёров.