Обязанности:
Мы ищем разработчика в команду рекомендательной системы.Роль предполагает работу с высоконагруженными сервисами, рекомендательными системами и тесное взаимодействие с ML-инфраструктурой продукта. Команда работает с пользовательскими событиями, real-time обработкой данных и алгоритмами персонализации, которые напрямую влияют на ключевые продуктовые метрики. Чем предстоит заниматься: Разрабатывать и развивать backend-сервисы рекомендаций на Python. Участвовать в проектировании и эволюции архитектуры сервисов без детализированных ТЗ. Интегрировать и поддерживать алгоритмы рекомендательных систем совместно с ML-командой. Работать с потоками пользовательских событий и real-time обработкой данных. Оптимизировать производительность, устойчивость и масштабируемость сервисов. Участвовать в code review, технических обсуждениях и принятии архитектурных решений. Мы ожидаем: Уверенное владение Python 3.9+ и опыт промышленной разработки на нём. Глубокое понимание system design и принципов построения масштабируемых сервисов. Самостоятельность и способность работать в условиях неполных требований. Опыт работы с Redis. Понимание классических алгоритмов и структур данных. Опыт работы с базами данных: запросы, миграции, оптимизация, профилирование. 4+ лет опыта разработки стабильных и масштабируемых web-сервисов и API (REST, JSON-RPC, gRPC). Базовое понимание DS/ML для работы с лентами и рекомендательными системами. Практический опыт взаимодействия с ML-моделями и их интеграции в backend. Опыт или понимание принципов построения рекомендательных систем. Будет плюсом: Опыт работы с высоконагруженными системами. Опыт работы с ClickHouse. Опыт работы с event-driven архитектурой и streaming-данными. Технологии и инфраструктура: Языки: Python (FastAPI, Faust) Cloud: AWS Оркестрация: Kubernetes (легковесные сервисы), AWS SageMaker (ML-сервисы) CI/CD: GitLab CI (линтеры и тесты до merge request) Streaming: Kafka Data: ClickHouse (Kafka Engine для аналитики) Redis Stack (агрегации и online-данные) ML: Jupyter Notebooks в SageMaker Возможность поднимать инстансы с GPU / CPU / RAM по требованию Monitoring & Logs: Prometheus, Grafana, Sentry, Kibana Product Analytics: Datalens Data governance: миграции и версионирование схем Мы предлагаем: Полностью удалённую работу из любой точки мира. Современное корпоративное оборудование. Работу над продуктом с реальной нагрузкой и масштабом. Влияние на ключевые продуктовые метрики через рекомендации. Взаимодействие с ML- и data-командами. Команду с высокой степенью самостоятельности и ответственности. Регулярные командные и неформальные встречи.Похожие вакансии