Обязанности:
AnyQuery — продукт экосистемы Т‑Банка. Делаем e-commerce Gen AI, поиск и персонализацию (поиск, автокомплит, рекомендации, визуальный поиск). Нашими решениями пользуются 1 000+ интернет-магазинов; продуктом пользуются сотни миллионов пользователей ежемесячно — поэтому у нас высокий стандарт качества и ответственности. Роль Вы — технический лидер инфраструктуры поиска и дата-пайплайнов. Ваша зона ответственности: надёжность и производительность поисковых индексов, пайплайны заливки и обогащения данных, масштабирование на тысячи ритейлеров. Вы обеспечиваете фундамент, на котором работают алгоритмы ранжирования и ML-модели. Стек Elasticsearch / OpenSearch, PostgreSQL, Kafka, Airflow, Python, Java, Kubernetes, Docker, Milvus, Redis, Задачи (первые месяцы) Аудит и оптимизация текущего пайплайна заливки данных: скорость индексации, качество данных, обработка ошибок. Настройка мониторинга: latency, throughput, data freshness, error rates по всем 1 000+ сайтам. Ревизия структуры индексов Elasticsearch: маппинги, анализаторы, шарды, реплики. Выстроить процесс on-call и incident management для поисковой инфраструктуры. Задачи (3–6 месяцев и далее) Переработка пайплайна обогащения данных: нормализация, классификация, извлечение атрибутов (включая LLM-based extraction). Масштабирование инфраструктуры: автоскейлинг кластеров, оптимизация стоимости, geo-distribution. Построение дата-платформы: lineage, quality gates, schema registry для товарных данных. Интеграция векторных индексов (Milvus) в основной поисковый пайплайн. Работа с командой ML/Quality: обеспечение быстрого деплоя новых моделей и фичей. Наш идеальный кандидат 4–7+ лет в data/search engineering, из них 1+ год в роли лида. Глубокий опыт с Elasticsearch/OpenSearch на масштабе (десятки миллионов документов, тысячи запросов в секунду). Опыт проектирования и эксплуатации ETL/ELT-пайплайнов (Kafka, Airflow, dbt). PostgreSQL: оптимизация запросов, партиционирование, репликация. Опыт работы с Kubernetes в production. Понимание принципов data quality и observability. Будет плюсом Опыт с векторными базами (Milvus, Qdrant). Опыт в e-commerce: работа с товарными каталогами, фидами, мэтчинг. Знание Java для написания высоконагруженных сервисов. Почему мы? Масштаб и ответственность: продукт с огромной аудиторией и реальным влиянием на e-commerce. Рост и обучение: внутренняя база знаний и обучение, доступ к материалам/книгам Т‑Банка. Сильная команда и влияние на технические решения. Забота о ментальном здоровье — скидки на услуги сервиса «Ясно». Английский по корпоративной программе совместно с Skyeng. Гибридный формат: крутой офис в центре Москвы (м. Белорусская) со спортзалом, катком, бесплатными завтраками, обедами, зонами для отдыха и медитаций.Похожие вакансии
Head of Search / Search Engineering Lead (Т Банк)
От 500 000 до 700 000 руб.
Москва. Станции метро: Белорусская
Any
Team Lead Data Scientist (Search & Recommendation)
Договорная
Москва. Станции метро: Белорусская
Циан
Tech Lead Data Engineering (Lakehouse, ETL/DWH)
Договорная
Москва. Станции метро: Белорусская
Отраслевой центр разработки и внедрения информационных систем / ОЦРВ