Мы создаём платформу персонализации для всех продуктов VK. На нашей инфраструктуре работают рекомендательные системы, поиск и реклама крупнейших продуктов компании, масштаб которых достигает 300 млн пользователей и почти миллиарда единиц контента.

Немного о нашем масштабе:

- 1 млн vCPU вычислительных мощностей

- Сотни тысяч персональных подборок в секунду

- Более 300 инженеров из продуктовых команд используют нашу платформу, большинство из них — ML-инженеры

- Tier A, доступность более 99,99%. Мы умеем строить отказоустойчивые real-time системы и обеспечивать их работу под огромной нагрузкой

Наша миссия — сделать платформу, на которой продуктовые команды могут быстро воплощать идеи, экспериментировать и растить метрики, не задумываясь о сложности инфраструктуры. При этом платформа должна эффективно работать даже в масштабах крупнейших интернет-продуктов.

Наш технологический стек: Java (99% кодовой базы), C++ и Python для GPU-сервисов. Активно используем экосистему распределённых вычислений YTsaurus и разрабатываем собственные инфраструктурные решения.

Задачи

Мы ищем Team Lead в одну из команд платформы персонализации, которая отвечает за инфраструктуру поисковых сценариев.

Один из главных инженерных вызовов в поиске — найти оптимальный баланс между потреблением RAM и CPU. Поисковые системы предъявляют особенно высокие требования к полноте данных, скорости их доставки и эффективности индексации. При этом важно обеспечивать предсказуемую производительность и эффективно использовать вычислительные ресурсы.

В команде мы разрабатываем собственное реплицированное in-memory хранилище, технологии индексации контента и инфраструктуру для поисковых сценариев.

Вам предстоит:

- Руководить командой инженеров: развивать сотрудников, участвовать в найме и отвечать за результаты команды

- Определять техническое развитие команды и принимать архитектурные решения

- Развивать технологии хранения и индексации данных, оптимизировать производительность и использование ресурсов

Пример задачи, над которой работаем прямо сейчас:

- Реализовать персонализированное ранжирование поисковой выдачи, используя возможности платформы персонализации

Почему у нас интересно:

- Масштаб, который редко встречается. Здесь даже небольшое архитектурное решение может влиять на миллионы пользователей и потребление тысяч CPU

- Сложные инженерные задачи. Мы не просто интегрируем готовые технологии, а создаём собственные решения для хранения, обработки и доставки данных в реальном времени

- Влияние на продукты. Результатами нашей работы пользуются более 300 инженеров продуктовых команд, а сама платформа лежит в основе ключевых продуктов VK

- Сильная инженерная экспертиза. Мы умеем строить системы с доступностью более четырёх девяток и постоянно работаем над тем, чтобы делать их быстрее, надёжнее и эффективнее

Требования

- Опыт руководства инженерной командой, включая people management

- Уверенное знание Java или опыт разработки на другом современном языке с готовностью перейти на Java

- Хорошее понимание алгоритмов и структур данных

- Интерес к распределённым системам, большим данным и высоконагруженным сервисам. Опыт работы с ними будет преимуществом

- Любовь к технически сложным задачам, оптимизации кода и поиску эффективных решений

Будет плюсом

- Опыт разработки поисковых или рекомендательных систем

- Знакомство с машинным обучением и инфраструктурой для ML