Яндекс·Москва·3 сент.
Разработчик платформы и sandbox-инфраструктуры для обучения AI-агентов
Ориентир по рынку≈ 178 000 – 252 000 ₽наша приблизительная оценка по 141 вакансии этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
≈ 2,2 тыс.–3,1 тыс. $
🔄 ГибридMiddleПолная занятостьКорпорация
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Вилку работодатель не назвал, но ориентир по рынку есть: он в строке «Деньги». Объявление живое, и что за работа, понятно из текста.
3 из 4 в норме
Вилку не назвали: какую сумму назвать вам и ниже какой не соглашаться
Деньги
Зарплату в объявлении не раскрыли. Ориентир на созвон: столько платят в 141 похожей вакансии Разработчик уровня Middle.
Живость
Открыта 48 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет.
- Появилась у нас 3 сентября 2026 г., 48 дней назад
- Текст сверяли с источником: с тех пор как мы её нашли, он не менялся
- У источника её видели сегодня
В Pro вся история: 1 событие с датой
Считается по истории наблюдений за вакансией: сколько раз её переоткрывали, меняли ли текст, как долго висит. Выдачу источника сверяем при каждом обходе: пропажу, возврат и правки текста. Это оценка по косвенным признакам, а не факт. Окончательный вывод за вами.
Описание
Обязанности: 7, требования: 7. Понятно, что за работа, ещё до отклика.
- Известно
- высокие нагрузки
- Не сказано
- сколько дней в офисе
Что требуют
ОбязательноAIGoPythonLLM
ПлюсомKubernetes
Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +43%.
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней Яндекс обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Наша команда разрабатывает платформу для создания, развёртывания и запуска сред, используемых при обучении и оценке AI-агентов. Среда — это задача с инструментами и правилами оценки результата: от игры до репозитория с багом, который агент должен исправить. Автор описывает только логику среды, а платформа берёт на себя её запуск в распределённой инфраструктуре. Каждая среда работает в изолированной песочнице, где агент может безопасно выполнять код, работать с файлами и обращаться к внешним сервисам. Пайплайны обучения и оценки одним вызовом получают адрес готовой среды и могут одновременно за
О роли
Мы тесно сотрудничаем с ML‑инженерами — они обучают языковые модели для продуктов Алисы. Область быстро развивается, поэтому мы следим за новыми подходами к обучению LLM и за тем, как строят продакшен‑системы для AI‑агентов. С учётом новых сценариев и требований мы развиваем платформу.
Чем предстоит заниматься
Развитие песочниц
Вы будете развивать инфраструктуру, чтобы безопасно выполнять произвольный код: ускорять запуск песочниц, управлять их ресурсами и жизненным циклом, улучшать сетевую изоляцию и контроль доступа к внешним ресурсам, в том числе к интернету
Развитие платформы
Вам предстоит развивать продуктовый слой платформы поверх песочниц: управлять жизненными циклами контейнеров, эффективнее использовать ресурсы — в том числе запускать несколько траекторий в одном контейнере, когда это позволяет среда. Также предстоит развивать реестр сред, мониторинг и веб‑интерфейс. Важно обеспечить надёжную работу всех компонентов при массовых параллельных запусках
Развитие инструментов
Вы будете улучшать API, Python SDK, CLI и веб‑интерфейс платформы — упрощать локальную разработку, публикацию и отладку сред, а также их подключение к системам обучения и оценки моделей
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
Наши требования
Разрабатывали бэкенд на Go или Python либо готовы перейти на них с другого языка
Понимаете принципы работы распределённых систем
Готовы проектировать, тестировать и сопровождать свои решения
Работали с контейнерами, Kubernetes или другими системами оркестрации
Работали с виртуализацией или изоляцией процессов
Оптимизировали высоконагруженные или ресурсоёмкие распределённые системы
Знакомы с устройством AI‑агентов, обучением с подкреплением и оценкой качества моделей
