Алиса Про — умный ассистент для личной и рабочей продуктивности, который в том числе может создавать базы знаний на основе загруженных файлов и ссылок, а также подключать в качестве источников для ответов сервисы Яндекс 360. Продукт ориентирован на B2B: мы поставляем его для организаций по лицензии в двух форматах — SaaS (сейчас в инфраструктуре Яндекса) и on‑premises. В перспективе планируем интеграцию с Yandex Cloud и развитие облачных возможностей. Почему вам будет интересно * Влияние на архитектуру B2B‑продукта: от API и очередей до администрирования, прав доступа и наблюдаемости. * Работа на стыке бэкенда и ML: пайплайны обработки документов, интеграции, качество и стабильность в продакшне. * Участие в больших этапах продукта — в развитии облачной версии и интеграции с Yandex Cloud. Технологии * Язык: Go. * Инфраструктура: YDB, YMQ, S3 Object Storage, Docker. * ML‑модели: LLM (Alice AI, YaGPT 5.1 Pro и другие), OCR, ASR, VLM, text-embeddings.

Обязанности:

Платформа для автоматизации процессов
На платформе можно создавать настраиваемые автоматизированные сценарии работы с AI. Пользователи собирают цепочки обработки данных, где каждый узел выполняет определённую задачу: анализирует документы, генерирует ответы, извлекает информацию. Вам предстоит развивать эту функциональность на бэкенде — увеличивать количество интеграций и возможностей платформы. Развитие B2B‑платформы
Алиса Про продаётся по лицензиям для других компаний в формате SaaS‑инсталляции. Есть много идей, как улучшить удобство использования продукта для бизнес‑заказчиков: развитие админ‑панели, контроль доступов, логи, статистики и т. п. Развитие инфраструктуры для ML‑компонентов
Продукт построен поверх ансамбля технологий, которые команда ML постоянно измеряет и улучшает. Нужно добавлять новые компоненты, экспериментировать и улучшать систему с целью роста качества. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Ключевые навыки:

  • Разрабатываете веб‑сервисы на Go
  • Вели проекты: умеете декомпозировать средние и крупные задачи и строить план технической реализации
  • Знаете устройство реляционных СУБД и основные принципы их масштабирования
  • Понимаете подходы к проектированию высоконагруженных сервисов
  • Умеете эффективно расставлять приоритеты в условиях нескольких параллельных проектов

Дополнительные требования:

  • Имеете представление об архитектуре RAG‑пайплайнов
  • Понимаете общие принципы работы LLM и их ограничения в продакшне
  • Проявляете инициативу в улучшении кода и процессов