Бэкенд-разработчик на Go в команду AI-продукта для продаж

Мы создаём новое поколение AI-решений для сферы продаж. Наша цель — разработать интеллектуальную систему, которая значительно повысит эффективность коммерческих команд. В основе продукта — передовые большие языковые модели (LLM). Они работают не как обычные чат-боты, а как сложные механизмы принятия решений и могут автономно управлять диалогами с клиентами.

Это проект в экосистеме Яндекса. Мы получаем доступ к уникальным технологиям ML-платформы и инфраструктуры, но при этом остаёмся гибкой и амбициозной командой.
Вы присоединитесь к ядру бэкенд-разработки и будете решать задачи на стыке высокой производительности, машинного обучения и бизнес-логики.

Технологический стек: основной язык — Go; в области ML используются большие языковые модели (LLM), речевые технологии (ASR/TTS), эмбеддинги; в инфраструктуре — Kubernetes (k8s), Docker, PostgreSQL, брокеры сообщений (NATS/Kafka), Redis.

Что предстоит делать:
Разработка ядра AI-агента

Вы будете создавать с нуля высоконагруженные сервисы на Go для интеллектуального агента: управлять состоянием диалога, принимать решения на основе LLM и интегрировать с внешними системами.

Оптимизация RAG-платформы

Вы будете работать над системами поиска и подачи релевантной информации для AI-моделей: внедрять векторный и гибридный поиск, работать с базами знаний и метаданными, чтобы ответы агента были точными и контекстными.

Интеграция с экосистемой продаж

Вы будете проектировать отказоустойчивые API и механизмы взаимодействия с CRM-системами, сервисами коммуникаций (мессенджерами, телефонией) и другими корпоративными инструментами.

Развитие пайплайнов

В тесной связке с ML-инженерами вы будете создавать и оптимизировать пайплайны для анализа диалогов, извлечения сущностей и генерации контекстно-зависимых действий.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

Требования:
• Разрабатывали и проектировали веб-сервисы на Go
• Глубоко понимаете принципы работы и масштабирования реляционных СУБД (например, PostgreSQL)
• Строили высоконагруженные и отказоустойчивые системы
• Умеете самостоятельно декомпозировать сложные задачи и не боитесь брать на себя ответственность за ключевые компоненты архитектуры

Будет плюсом:
• Понимаете принципы работы RAG-систем и агентских фреймворков
• Знакомы с основами машинного обучения и большими языковыми моделями (LLM)
• Работали с event-driven-архитектурой и очередями сообщений
• Интересуетесь сферой продаж и автоматизацией бизнес-процессов