О проекте: Мы — ведущий классифайд объявлений, занимающий позицию #1 в Узбекистане. Наша платформа обслуживает более 6 миллионов активных пользователей в месяц (MAU) и обрабатывает базу из 2.2 миллионов активных объявлений Ваша миссия: Стать техническим владельцем поискового ядра и системы рекомендаций. Вам предстоит развивать инструменты поиска на базе Apache Solr, внедрять персональное ранжирование и векторный поиск, обеспечивая мгновенный и релевантный отклик системы под нагрузкой в десятки миллионов запросов.
Ключевые задачи: Развитие поискового ядра: Экспертная настройка, оптимизация и масштабирование Solr Cloud в среде AWS EKS. Мультиязычный поиск: Улучшение качества поиска для узбекского (кириллица/латиница) и русского языков, работа с морфологией и синонимами. Vector Search: Внедрение гибридного поиска с использованием семантических векторов (эмбеддингов) для повышения точности выдачи. Персональное ранжирование: Реализация алгоритмов LTR (Learning to Rank) на основе потока данных о поведении пользователей из нашей Data Platform. High-Load Optimization: Тюнинг производительности системы при обработке пиковых нагрузок и работа с распределенным кэшированием.
Мы ожидаем: Опыт в Big-Ecom: Вы успешно решали задачи поиска в высоконагруженных проектах уровня Avito, Ozon, Wildberries, Lamoda или Auto.ru . Глубокая экспертиза в Solr: Вы знаете внутреннее устройство Apache Solr, умеете писать кастомные плагины, настраивать сложные схемы индексации и проводить глубокий тюнинг производительности. Mastery in Go: Уверенное владение Golang для разработки высокопроизводительных микросервисов вокруг поискового ядра. Vector & Personalization: Опыт работы с векторным поиском и алгоритмами ранжирования на основе пользовательского опыта. Infrastructure: Понимание работы облачной инфраструктуры (AWS) и контейнеризации (Kubernetes/EKS). Технологический контекст: Search: Apache Solr (основной движок). Backend: Go. Infrastructure: AWS.
Что мы предлагаем: Участие в развитии проекта со старта. Прямое влияние на конечный продукт. Перспективы профессионального и карьерного роста. Развитие в команде опытных коллег. Минимум бюрократии и быстрое принятие решений. Индивидуальное обсуждение графика и формата работы с каждым сотрудником.
Показать как в источнике
Senior Backend Engineer (Search & Recommendations)
О проекте: Мы — ведущий классифайд объявлений, занимающий позицию #1 в Узбекистане. Наша платформа обслуживает более 6 миллионов активных пользователей в месяц (MAU) и обрабатывает базу из 2.2 миллионов активных объявлений Ваша миссия: Стать техническим владельцем поискового ядра и системы рекомендаций. Вам предстоит развивать инструменты поиска на базе Apache Solr, внедрять персональное ранжирование и векторный поиск, обеспечивая мгновенный и релевантный отклик системы под нагрузкой в десятки миллионов запросов.
Ключевые задачи: Развитие поискового ядра: Экспертная настройка, оптимизация и масштабирование Solr Cloud в среде AWS EKS. Мультиязычный поиск: Улучшение качества поиска для узбекского (кириллица/латиница) и русского языков, работа с морфологией и синонимами. Vector Search: Внедрение гибридного поиска с использованием семантических векторов (эмбеддингов) для повышения точности выдачи. Персональное ранжирование: Реализация алгоритмов LTR (Learning to Rank) на основе потока данных о поведении пользователей из нашей Data Platform. High-Load Optimization: Тюнинг производительности системы при обработке пиковых нагрузок и работа с распределенным кэшированием.
Мы ожидаем: Опыт в Big-Ecom: Вы успешно решали задачи поиска в высоконагруженных проектах уровня Avito, Ozon, Wildberries, Lamoda или Auto.ru . Глубокая экспертиза в Solr: Вы знаете внутреннее устройство Apache Solr, умеете писать кастомные плагины, настраивать сложные схемы индексации и проводить глубокий тюнинг производительности. Mastery in Go: Уверенное владение Golang для разработки высокопроизводительных микросервисов вокруг поискового ядра. Vector & Personalization: Опыт работы с векторным поиском и алгоритмами ранжирования на основе пользовательского опыта. Infrastructure: Понимание работы облачной инфраструктуры (AWS) и контейнеризации (Kubernetes/EKS). Технологический контекст: Search: Apache Solr (основной движок). Backend: Go. Infrastructure: AWS.
Что мы предлагаем: Участие в развитии проекта со старта. Прямое влияние на конечный продукт. Перспективы профессионального и карьерного роста. Развитие в команде опытных коллег. Минимум бюрократии и быстрое принятие решений. Индивидуальное обсуждение графика и формата работы с каждым сотрудником.