# Яндекс (Яндекс Образование) — Техлид (бэкенд-платформа)

## Метаданные

- **Компания:** Яндекс — Яндекс Образование (технологическая платформа образовательных продуктов)
- **Вакансия:** Техлид — бэкенд-разработчик Python уровня senior, hands-on
- **Продукт:** общие бэкенд-сервисы и платформенные решения для образовательных продуктов Яндекса («помогают командам развивать продукты быстрее и не решать одни и те же задачи разными способами»)
- **Зона ответственности:** полный цикл разработки (идеи → архитектура → код → ревью → прод), платформенные сервисы (API, модели данных, интеграции, бизнес-логика), переиспользуемые решения для нескольких продуктов, архитектурные решения и декомпозиция, качество разработки, коммуникация со смежными командами, доведение интеграций до результата
- **Стек:** Python (senior), PostgreSQL/реляционные БД; плюсы — платформенная разработка, LMS/LXP/edu, распределённые системы, Go, DevOps
- **Формат:** **офис** (Москва, 2-я Брестская, 48) — жёстче гибридных кейсов
- **Опыт:** 3–6 лет
- **Вилка:** не указана
- **Источник:** hh.ru/vacancy/137723129
- **Дата кейса:** 24.09.2026

## Вакансия (выжимка, вербатим ключевых частей)

> Мы разрабатываем технологическую платформу для образовательных продуктов Яндекса. Создаём общие бэкенд-сервисы и платформенные решения, которые помогают командам развивать продукты быстрее и не решать одни и те же задачи разными способами.
> Ищем сильного техлида — бэкенд-разработчика со знанием Python уровня senior, который будет отвечать за одно из направлений: проектировать архитектуру, писать код, вести разработку, помогать команде и договариваться со смежными подразделениями.
> Роль предполагает активное участие в разработке (hands-on): основная часть времени — код, архитектура и ревью.

**Требования:** проектирование и поддержка продакшн-сервисов; PostgreSQL или другие реляционные БД; уверенная бэкенд-разработка на Python; понимание архитектуры веб/бэкенд-сервисов; опыт технического лидерства; самостоятельность и ответственность за результат; переговоры со смежными командами, аргументация технических решений.

**Плюсы:** платформенная разработка; LMS/LXP/образовательные продукты; распределённые системы; Go; DevOps-практики.

## Наш профиль vs требования

**Совпадает:**

- **Платформенные решения для нескольких команд — сигнатурный факт:** Go-сервис в Самокате — платформенный, стримит события из Kafka в WebSocket-клиенты нескольких продуктов (~500 коннектов, ~50 событий/сек); C4-описание архитектуры для ~50 сервисов и DDD-подход (Райф); стандарты код-ревью и матрица компетенций на всю инженерную практику (Ruby Practice Lead).
- **Запуск продуктов с нуля до прода:** 3 потребительских продукта Самоката (150 RPS, 800K+ пользователей, 20 ГБ) — Kafka, WebSocket real-time, границы по DDD.
- **Распределённые системы (плюс вакансии):** Дикси ~1000 RPS/2000 магазинов, LaaS Райфа, event-driven Самокат; синхронизация остатков ускорена ×10 (текущая роль, Дикси).
- **Go (плюс вакансии):** production-опыт — тот самый Go-платформенный сервис Самоката.
- **DevOps-практики (плюс):** K8s, Docker, GitLab CI/CD (в Дикси перевёл пайплайны на параллельное выполнение), наблюдаемость OpenTelemetry/Jaeger.
- **PostgreSQL:** основной реляционный стек во всех ролях; в Дикси — переход с ClickHouse на PostgreSQL.
- **Опыт технического лидерства:** с 2017; с 2023 несколько команд параллельно (18+ Самокат, 20+ Райф); hands-on — «код, архитектура и ревью» как основной формат, что и требуется.
- **Переговоры со смежными командами:** кросс-функциональные команды Райфа, интеграции Дикси (API Hub, маршрутизация уведомлений Telegram/Mattermost).

**Честные гэпы:**

- **Python senior — главный фильтр:** primary — Ruby. Python в production не подтверждён. Дословно «уверенно разрабатываете на Python» не закрываем.
- **LMS/LXP/образовательный домен:** нет (компенсируется consumer-масштабом Самоката/Дикси — но это другая предметная область).
- Дословный диапазон «3–6 лет» — наш опыт сильно больше; для техлида это обычно не фильтр, но вопрос мотивации вероятен.

## Стратегические расхождения и контекст

1. **Офис 5/2 (2-я Брестская)** — самый жёсткий якорь по локации среди последних кейсов (гибридов нет).
2. **Рубли, вилка не указана** — против цели «валютный доход».
3. **Профиль роли — точное попадание в RF-трек пользователя:** hands-on техлид-бэкендер (не менеджер) + платформенная разработка. Это не AI-кейс — AI в вакансии нет; ценность кейса в треке «инженерное лидерство» и в Яндексе как работодателе.
4. Python-фильтр здесь жёстче, чем в AI-ролях: там Python — один из стеков AI-ядра, здесь это основной язык платформы.

## Оценка шансов

Ниже средних из-за Python-фильтра (в вакансии это ядро, не «преимущество») и офисного формата. Если Python-фильтр проходной — сильные козыри: платформенный Go-сервис (дословный плюс вакансии), C4 на ~50 сервисов, продукты с нуля 800K+, стандарты на всю практику, Go + DevOps в плюсах. Роль отвечает RF-треку «тимлид hands-on», но экономически не приближает к цели «валюта».

## Центральный тезис письма

> Hands-on техлид, который строит платформенные решения для нескольких продуктов сразу (Go-сервис Kafka→WebSocket, C4 ~50 сервисов) и запускал consumer-продукты с нуля до прода — при том, что код, архитектура и ревью остаются основный частью его работы.

## Статус и материалы

- 24.09.2026 — кейс создан; `cover-letter.txt` — сопроводительное для hh (по правилам skill v7.0: hook — Go-платформенный сервис для нескольких продуктов; 3 цифры 800K+ / ~50 / 20+; ~800 знаков; без стек-оговорки).
- Решение об отправке — за пользователем.