Алиса — AI-ассистент, которым каждый день пользуются более 24 миллионов человек: в Поиске, Браузере и на умных устройствах. Мы учим её не просто отвечать на вопросы, а доводить задачи до результата: работать с Почтой, Диском, Календарём и внешними API. Коннекторы — это переход от диалоговой модели к агенту, действующему от имени пользователя, — со всеми вытекающими требованиями к надёжности, предсказуемости и качеству.

При этом мы строим не одного ассистента, а экосистему, в рамках которой агенты смогут решать реальные задачи, а сервисы Яндекса и внешние продукты подключаются как полноправные участники сценария. Некоторые из коннекторов, например почтовый, вы можете попробовать уже сейчас. Мы хотим, чтобы благодаря этой экосистеме наше решение конкурировало с frontier-моделями в эффективности и качестве решения пользовательских задач.

Ищем инженера, который поможет расширить функциональность и свободу действий Алисы, чтобы люди с её помощью решали рутинные и сложные задачи в несколько запросов.

У нас широкий, разнообразный research-продуктовый скоуп задач, включающий RAG-пайплайн, разнообразные агентные и нетривиальные подходы, RL и RLHF, alignment и классическое NLP, — он позволит вам не устать от однообразных вызовов. От самописного харнеса (при желании) до оптимизации и обучения — вы будете видеть импакт своих действий, не отказываясь от возможности использовать самые передовые и интересные методы из свежих статей.

Какие задачи вас ждут

Развивать модель

Вам предстоит повышать автономность модели: развивать масштабируемые подходы к обучению и методики измерения качества агентного поведения. Также вы будете тюнить и оптимизировать поведение модели: анализировать ошибки на реальном трафике и закрывать их через SFT, DPO и RLHF.

Развивать инструментарий для LLM

Вы будете развивать интерфейсы вызова внешних инструментов, RAG-пайплайны, работу с длинным контекстом.

Интегрировать Алису с сервисами

Предстоит разрабатывать коннекторы к Почте, Диску, Календарю, внутренним и внешним сервисам.

Проектировать многошаговые агентные пайплайны

Вашими задачами будут планирование, декомпозиция задач, обработка ошибок и восстановление после сбоев.

Участвовать в построении системы оценки качества

Нужно будет работать с офлайн-метриками, reward-моделями, разметкой и человеческой оценкой.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

Мы ждём, что вы

- Уверенно владеете deep learning и NLP — понимаете, как устроены современные языковые модели

- Имеете практический опыт работы с LLM: занимались дообучением, построением пайплайнов, оценкой качества

- Выводили агентные или LLM-решения в продакшн и отвечали за их качество в нём

Узнать больше

-

Алиса и Умные Устройства

-

Офисы в Москве

-

Офисы в Минске