Руководитель группы инфраструктуры симулятора автономного транспорта Яндекс

360K ₽–448K ₽/мес
Опубликовано 30.10.2026
оценка на руки

Что за роль

Команда развивает инфраструктуру симулятора, который позволяет тестировать технологии автономного вождения до их запуска на реальном автомобиле. Симуляции запускаются на распределённых кластерах YTsaurus и других инструментах Яндекса.

Чем вы будете заниматься

  • Руководить группой разработки: формировать бэклог и долгосрочные планы, развивать сотрудников и нанимать кандидатов.
  • Развивать архитектуру симулятора и обеспечивать предсказуемое время выполнения задач — от быстрых тестов до масштабных пересчётов и регрессионных запусков.
  • Развивать потоковую симуляцию, включая эффективный запуск небольших батчей и снижение накладных расходов на оркестрацию.
  • Повышать эффективность использования ресурсов кластера, в том числе с помощью Remote Inference.

Требования

  • Опыт руководства командой разработки или работы техническим лидером.
  • Опыт проектирования сложных распределённых систем, например поиска или рекомендаций.
  • Опыт разработки и поддержки высоконагруженных сервисов.
  • Сильный опыт разработки на C++, Go или Java и готовность писать код на C++.

Будет плюсом

  • Опыт разработки инфраструктуры для машинного обучения.
  • Опыт работы с YTsaurus.
  • Опыт профилирования и оптимизации производительности.
  • Опыт построения потоковых систем обработки больших данных.

Что мы предлагаем

  • В крупных офисах есть спортзалы с тренажёрами, инвентарём и душевыми.
  • Полный список бонусов доступен в оригинальной публикации вакансии.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно сочетает лидерство и глубокую техническую экспертизу: способен проектировать высоконагруженную распределённую инфраструктуру на C++, Go или Java и принимать архитектурные решения для симуляций на кластерах YTsaurus.

→

Держит фокус на предсказуемости и производительности: умеет находить узкие места в потоковой обработке и удалённом инференсе, сокращать время выполнения симуляций и выстраивать надёжные сценарии масштабирования.

→

Понимает специфику инфраструктуры машинного обучения и автономного транспорта: связывает требования моделей и сценариев вождения с работой симулятора, чтобы ускорять проверку технологий до их испытаний на реальных автомобилях.

→

Готов к лидерской работе в офисной команде Яндекса: формирует бэклог и долгосрочную техническую стратегию, нанимает и развивает инженеров, а также сохраняет ответственность за качество реализации на уровне группы.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Руководитель группы инфраструктуры симулятора автономного транспорта (Сейчас)→Руководитель направления инфраструктуры симуляции и распределённых вычислений (Через 1–2 года)→Руководитель крупного подразделения платформы автономного транспорта или инфраструктуры машинного обучения (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка C++-разработки, 2026
$5,2 млрд
Годовой рост
8,1%
Внедрение AI в разработку симуляторов и инфраструктуры
38%
Инвестиции в автономный транспорт и симуляцию, 2025
$4,8 млрд

Навыки и требования

Обязательные
C++GoJava
Растущий спрос
CUDA и GPU-оптимизация симуляций на C++Apache Arrow и потоковая обработка данныхKubernetes и удалённый инференс моделей
Снижающийся спрос
OpenMP как единственный механизм параллелизма вместо гибридных GPU-подходовОчереди сообщений на базе RabbitMQ для высокопроизводительных потоков вместо Kafka или Pulsar

Тренды отрасли

Симуляция становится основным способом масштабирования тестирования автономного транспорта
В отраслевых программах валидации автономных систем симуляционные и воспроизводимые сценарии дополняют дорожные испытания: число вариантов погоды, трафика и редких событий можно масштабировать вычислительно. Для лидов инфраструктуры актуальны детерминированный replay, генерация сценариев и метрики расхождения симуляции с реальными данными; C++ остаётся востребованным в критичных по задержке компонентах.
Переход к GPU-ускорению и гибридным вычислениям
По оценкам NVIDIA, GPU способны обеспечить до 1000-кратного ускорения отдельных задач симуляции и обучения по сравнению с CPU-системами, хотя результат зависит от сценария и архитектуры. Практический фокус — профилирование C++-кода, распределение нагрузки CPU/GPU и контроль стоимости вычислений; полезны CUDA, Nsight и планирование ресурсов в Kubernetes.

Новости AutoTech

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев

Похожие вакансии
Tech Lead Backend — Go
601K ₽–748K ₽
Engineering Manager — робототехника
RobCo·310K ₽–386K ₽
IT-директор цифровых сервисов
330K ₽
Владелец цифрового продукта в сфере исследований и разработок
Navistar·162K ₽–202K ₽
Директор по инфраструктуре и кибербезопасности для банковского проекта
12K ₽
Head of Engineering для talent marketplace
Lemon.io·392K ₽–488K ₽
Специалист по интеграции систем — REST API
Iniciativa de Digitalización del Estado·114K ₽–142K ₽
Старший Go-разработчик
VK·297K ₽–369K ₽
Ведущий специалист по подготовке и развитию кадров — LMS и VR-технологии
Узбекский комбинат технологических металлов·451K ₽–561K ₽
Senior .NET Developer — высоконагруженные backend-сервисы
256K ₽–319K ₽
Директор по разработке банковского проекта
12K ₽
Менеджер по продажам дорожной техники и оборудования
ТРАНССВЯЗЬ·80K ₽–200K ₽
Team Lead — Python
Metamentor·433K ₽–539K ₽
Senior DevOps Engineer — Kubernetes и GPU-инфраструктура
200K ₽
Инженер по ручному тестированию — интеграции REST/Kafka
59K ₽–72K ₽