Бэкенд-разработчик — разработка высоконагруженных gRPC-сервисов@ Яндекс
О позиции
В команде голосовых технологий Яндекса открыта вакансия Бэкенд-разработчика. Мы разрабатываем высоконагруженные сервисы распознавания и синтеза речи, которые используются в таких продуктах, как Алиса, Браузер и Переводчик. Ваша роль будет заключаться в проектировании и разработке gRPC-сервисов, а также оптимизации инференса современных нейросетевых моделей.
Чем вы будете заниматься
- Внедрение новых моделей синтеза и распознавания речи. Вам предстоит тесно работать с ML-командами, понимать архитектуру новых моделей (TTS, ASR), проектировать эффективные схемы инференса и адаптировать наши сервисы под их особенности.
- Разработка высоконагруженных gRPC-сервисов с нуля. Вы будете писать производительный, тестируемый и отказоустойчивый код на C++ для новых функций и сервисов, которые потом попадут в Алису, Поиск, Переводчик и другие продукты.
- Оптимизация инференса нейросетей. Вы будете исследовать и внедрять современные движки инференса (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM), экспериментировать с батчингом, квантованием и кешированием — всем, что помогает ускорить модели без потери качества.
- Повышение надёжности сервисов. Вам предстоит участвовать в полном цикле разработки — от проектирования и тестирования до деплоя и поддержки. Важная часть нашей работы — улучшение мониторинга, добавление метрик и логов, а также автоматизация процессов релиза.
Требования
- Уверенно владеете C++, желательно C++17 и выше.
- Разрабатывали высоконагруженные бэкенд-сервисы.
- Имеете базовые знания в области ML и знакомы с PyTorch.
Будет плюсом
- Знакомы с современными фреймворками для инференса LLM-моделей.
- Работали с GPU NVIDIA.
Что мы предлагаем
- Здоровье сотрудников — в крупных офисах есть спортзалы с тренажёрами, инвентарём и душевыми.
- Полный список бонусов доступен на нашем сайте.
Вакансия предлагает интересные задачи в области разработки высоконагруженных сервисов. Условия работы хорошие, но не указана конкретная зарплата.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания C++ и опыт работы с gRPC для разработки высоконагруженных сервисов, включая оптимизацию производительности и эффективность обработки данных.
Способность работать в удаленном формате, сохраняя высокую самоорганизацию и инициативность, что особенно важно для командной работы над сложными проектами.
Опыт внедрения и оптимизации моделей машинного обучения, включая использование PyTorch для разработки и интеграции нейросетевых решений в реальных приложениях.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости AI
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев