Команда
Техплатформы

Создаём интеллектуальные инструменты, которые ускоряют и упрощают работу разработчиков. Среди них — граф знаний микросервисов, базы правил и рецептов для ИИ-агентов, MCP-инструменты, LLM-пайплайны для решения специализированных задач (генерации тестов, замены одной технологии другой и т.д.), а также алгоритмы определения аномалий

Разрабатываем нейросетевые модели для основных объектов Городских сервисов Яндекса. С помощью глубокого обучения мы встраиваем информацию о связях между этими объектами в векторные представления (эмбединги). Полученные эмбединги помогают решать прикладные задачи: от поиска товаров в Яндекс Маркете до прогнозирования спроса и предложения для локаций в Яндекс Такси.

Предоставляем прикладные ML-решения под разные задачи коллег из смежных подразделений. Помогаем быстро освоить и адаптировать ML-технологии, чтобы повысить ключевые метрики, и параллельно прокачиваем свои инженерные компетенции

Open source фреймворк для написания асинхронных сервисов, микросервисов и утилит на языке C++. Значительно упрощает разработку за счёт встроенных инструментов для диагностики, мониторинга, трейсинга, отладки и экспериментов, что объясняет его популярность среди множества компаний и внутри Яндекса

Этот фреймворк упрощает разработку более 200 микросервисов на Java/Kotlin. Достаточно указать настройки в конфигурации и запустить перегенерацию — MJ сам подключит библиотеки, пропишет зависимости и сгенерирует код с заглушками для бизнес-логики и тестами

Golang-фреймворк, самый молодой среди наших продуктов. Наращивает более чем по 10 микросервисов каждый квартал и надёжно работает под высокими нагрузками. Широко применяется в Яндекс Go и Яндекс Еде

Позволяет сервисам обмениваться задачами и сообщениями с возможностью их отложенного исполнения. Даёт возможность обрабатывать задачи независимо. Ближайшие аналоги: Google Cloud Tasks, Amazon SQS. На STQ работают более 700 микросервисов и порядка 3500 очередей, а средняя нагрузка — 100 тысяч задач в секунду

Общее хранилище для телеметрических данных с 2500 микросервисами и инфраструктурой по поставке логов и трассировок

Processing as a Service, ядро процессинга Яндекс Go, система для декларативного описания сценариев длительных многошаговых операций. Она делегирует исполнение операций сервисам через синхронную и асинхронную коммуникацию: запросы «в ручки», сообщения в очереди

Инструмент для получения полной конфигурации микросервиса одним кликом. Позволяет описывать микросервисы, управлять пайплайнами выкатки и автоматически сокращать время простоя при сбоях

Платформа ищет исполнителей для различных Городских сервисов Яндекса. Обеспечивает точное определение местоположения в привязке к сетке дорог. Обработка запросов занимает десятки миллисекунд даже в самых сложных сценариях. А высокую надёжность работы обеспечивают встроенные механизмы самодиагностики и graceful-деградации: они автоматически отключают проблемный функционал и снижают нагрузку

Оплата заказа, привязка банковской карты, выплата денег исполнителям, формирование закрывающих документов — это всё задачи для команды биллинга. Через платформу проходят все финансовые потоки Городских сервисов Яндекса, поэтому она отличается повышенной устойчивостью, предсказуемостью и тщательной выверкой данных

Сервисы решают две ключевые задачи: распределяют обращения пользователей и партнёров Яндекса между специалистами поддержки, а также помогают сотрудникам подключаться к диалогу и эффективно решать проблемы. Встроенная обучаемая ML-модель помогает формировать персонализированные ответы

Мы создаём технологии, которые делают каждую поездку предсказуемой и надёжной — от момента регистрации исполнителя до завершения заказа.

Наша команда разрабатывает решения, помогающие быстро и точно подтверждать документы водителей и курьеров, обеспечивая соответствие требованиям сервиса с первого дня работы, а также внедряет алгоритмы, направленные на снижение аварийности и конфликтов в Городских Сервисах.

Уменьшение уровня мошенничества, честные условия работы и защита ключевых процессов сервиса — задачи команды антифрода. Наша система защищает от подозрительной активности с высокой точностью. С помощью ML и ИИ-технологий она обрабатывает большие объёмы данных и ищет любые отклонения от нормы.

Команда из разработчиков, менеджеров и инженеров безопасности, дата-инженеров занимается защитой всей инфраструктуры: от серверов до пользователей и исполнителей. Активно используют современные технологии (ИИ, ML, LLM и другие) и подход, основанный на данных — дата-аналитикам здесь рады