Бэкенд-разработчик в команду голосовых технологий
Компания: Яндекс
О компании
Яндекс — это одна из ведущих IT-компаний в России, предоставляющая широкий спектр интернет-сервисов, включая поисковые системы, облачные технологии и разнообразные мобильные приложения. С каждым днем Яндекс продолжает развиваться в области искусственного интеллекта и голосовых технологий, играя ключевую роль на рынке, с миллионами пользователей по всему миру.
Среди главных продуктов компании — Яндекс.Браузер, сервисы для распознавания речи и виртуальные помощники, которые активно внедряются в повседневную жизнь пользователей. Компания известна своим инновационным подходом к технологиям и исследованиям, направленным на улучшение качества своих услуг.
Ключевые факты:
- Год основания: 1997
- Количество сотрудников: более 12,000
- Ежедневная аудитория: миллионы пользователей,
- Основные продукты: Яндекс.Поиск, Яндекс.Браузер, Яндекс.Алиса, Яндекс.Переводчик.
О вакансии
Наша команда работает над разработкой высоконагруженных сервисов распознавания и синтеза речи, которые используются в таких продуктах Яндекса, как Алиса и Браузер. Мы обеспечиваем бэкенд-инфраструктуру, включая проектирование и разработку gRPC-сервисов, а также оптимизацию современных нейросетевых моделей.
В текущее время голосовые технологии активно развиваются, и задача команды состоит в создании стабильных и высокопроизводительных бэкенд-систем, способных справляться с значительными нагрузками. Мы сталкиваемся с интересными вызовами, связанными с задержками в миллисекундах и тысячами запросов в секунду.
Чем предстоит заниматься:
- Проектирование и разработка gRPC-сервисов для голосовых технологий
- Оптимизация работы нейросетевых моделей для достижения высокой производительности
- Решение задач устранения утечек памяти и улучшения производительности под нагрузкой
Что мы предлагаем:
- Интересные задачи в области AI и ML
- Работа в команде экспертов с возможностью профессионального роста
- Участие в разработке высоконагруженных и востребованных сервисов.
Обязанности
- Проектировать и разрабатывать gRPC-сервисы для голосовых технологий
- Оптимизировать производительность современных нейросетевых моделей
- Обеспечивать стабильность и масштабируемость бэкенд-систем
- Устранять утечки памяти и деградацию производительности под нагрузкой