ПАО «Сбербанк»
Создаем поисковый сервис для ответов на запросы пользователей на естественном языке. Предоставляем GigaChat и другим LLM доступ к актуальной информации из интернета, чтобы пользователи получали точные и свежие ответы на разные вопросы. Предстоит развивать поисковое ядро на OpenSearch, высоконагруженные backend-сервисы поиска на Python/FastAPI и ML-инфраструктуру для векторного поиска (embeddings, ANN/HNSW, инференс моделей через Triton Inference Server). Задача технически сложная и интересная: важны релевантность и качество ранжирования, низкая задержка ответа, надежность и масштабируемость под большой поток запросов. Ценим проактивность, инженерное мышление и желание развиваться. Место работы: г Москва Требуемый опыт: От 3 до 6 лет Обязанности: * проектировать и развивать поисковое ядро на базе OpenSearch: схемы индексов, шардирование, ranking и relevance tuning, гибридный (full-text + векторный) поиск. * разрабатывать и развивать высоконагруженные backend-сервисы поиска на Python (FastAPI): API поискового сервиса, оркестрация запросов, интеграция с GigaChat и другими LLM. * проектировать и развивать ML-инфраструктуру для vector search: генерация и хранение embeddings, ANN/HNSW индексы, деплой и обслуживание моделей через Triton Inference Server. * работать с PostgreSQL: проектирование схем, оптимизация запросов, обеспечение консистентности метаданных поискового сервиса. * обеспечивать производительность, надежность и масштабируемость поисковой платформы: мониторинг, контроль SLA, оптимизация latency и throughput. * проводить нагрузочное тестирование, оптимизировать задержку ответа поиска и стоимость инфраструктуры. * внедрять CI/CD, тестирование и observability для сервисов поиска. * работать в связке с data-инженерами, ML-инженерами и продуктовой командой над качеством и релевантностью поиска. * участвовать в код-ревью, влиять на архитектурные решения команды, менторить менее опытных инженеров. Требования: * 5+ лет опыта коммерческой backend-разработки, из них значимый опыт работы над поисковыми системами / информационным поиском * продвинутый Python, опыт построения production-сервисов на FastAPI или аналогичных асинхронных фреймворках * практический опыт с OpenSearch или Elasticsearch в production: проектирование индексов, шардирование, ranking/relevance tuning, оптимизация запросов * опыт проектирования и эксплуатации высоконагруженных распределенных сервисов с высоким RPS и низкой latency. * уверенное владение SQL и опыт работы с PostgreSQL: проектирование схем, оптимизация запросов, работа с индексами. * понимание задач vector search: embeddings, ANN/HNSW, гибридный (hybrid) поиск. * опыт работы с инференс-серверами моделей (Triton Inference Server или аналогичными): деплой и обслуживание ML-моделей в production. * понимание принципов распределенных систем: консистентность, шардирование, репликация, отказоустойчивость. * опыт построения мониторинга, алертинга и observability для production-сервисов. * опыт работы с Docker и Kubernetes. Условия: * комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская * гибридный формат работы * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Зарплата
Не указано