Мы рассматриваем на частичную занятость от 20 часов в неделю.
Яндекс Учебник запускает AI-репетиторов по разным предметам для 5–11 классов, работающих по российской школьной программе. Мы создаем как чат-боты поверх LLM, так и полноценный продукты: голосовое взаимодействие, адаптирующаяся визуализация, мульти-агентная архитектура, собственные пайплайны оценки качества и итеративная работа с педагогическими гипотезами.
Мы ищем специалиста на стыке промпт‑инжиниринга и педагогического дизайна — того, кто сможет превратить мощные языковые модели в эффективных и понятных цифровых наставников для школьников.
Чем предстоит заниматься?
-
Проектировать и поддерживать промпты для разнообразных AI-тьюторов в том числе в мультиагентной архитектуре.
-
Разрабатывать и калибровать LLM-as-a-Judge.
-
Выстраивать циклы оценки: от golden-датасетов до сравнения моделей и параметров.
-
Работать с педагогической рамкой: скаффолдинг, теория когнитивной нагрузки, таксономии (DoK, Bloom, SOLO), типология математических ошибок.
-
Совместно с ML-инженерами проектировать архитектуру агентной системы.
-
Участвовать в выборе и адаптации бенчмарков и строить собственные русскоязычные оценочные пулы для 5–11 классов.
Что мы ожидаем от вас?
Стек: Python, Claude Sonnet & Opus / Gemini Pro & Flash, Langfuse, LangGraph, опционально DSPy.
-
Eval‑driven мышление. Способность мыслить в цикле «гипотеза → критерий → метрика → измерение → итерация». Вы должны задавать вопросы о golden‑датасете и метриках успеха до того, как начнёте писать промпт.
-
Опыт работы с LLM‑as‑a‑Judge. Практический опыт построения и валидации автоматизированных «судей». Знание и понимание ключевых метрик:
-
Precision, Accuracy, Recall, F1;
-
weighted Cohen’s κ;
-
Spearman;
-
MAE/RMSE и др.
-
-
Промпт‑инжиниринг как инженерия. Владение и понимание техник промпт‑инжиниринга, а не просто их знание:
-
цепочка рассуждений (Chain-of-Thought);
-
few‑shots;
-
структурированный вывод;
-
самосогласованность;
-
ролевая установка;
-
декомпозиция промпта.
-
-
EdTech‑грамотность. Наличие хотя бы одного из пунктов:
-
опыт работы в EdTech‑продукте;
-
системное знание педагогических рамок (скаффолдинг, теория когнитивной нагрузки (CLT), таксономии Блума (Bloom), DoK, SOLO);
-
опыт преподавания школьникам или репетиторства (математика, информатика, русский язык).
-
-
Гигиена работы с данными. Понимание методологий разметки данных:
-
принцип двойного перекрытия;
-
согласованность между разметчиками;
-
предотвращение утечки данных между обучающей (train) и оценочной (eval) выборками;
-
чувствительность к формулировкам промптов.
-
Будет плюсом:
-
опыт работы с DSPy и programmatic prompting, понимание работы оптимизаторов;
-
опыт с фреймворками для построения агентных систем: LangGraph, Pydantic AI, OpenAI Agents SDK;
-
знание паттернов проектирования мультиагентных систем;
-
опыт spec‑driven разработки и осознанного использования AI‑ассистентов для кодирования (Claude Code, Cursor), понимание их сильных и слабых сторон.
Что мы предлагаем?
-
Удаленный формат сотрудничества.
-
Мы используем современные мессенджеры и Zoom.
-
Свободу при выполнении своих обязанностей и отсутствие микроменеджмента: мы доверяем вовлечённым и проактивным.
-
Участие в создании образовательных продуктов, которых еще не было на рынке РФ.
-
Команду, которая стремится сделать качественный и востребованный продукт.
