Топовая highload-роль в крупной тех-компании с фокусом на ML-инфраструктуру и огромные массивы данных. Мощный буст для карьеры специалиста по распределенным системам.
Кликните для подробной информации
Зарплата не указанаПередовой стекТрендовый доменСильный ростЧеткие задачи
Оценка от Hirify AI
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Ведущие разработчики и технические руководители в Рекламу (C++/Python/Java/Go): Разработка высоконагруженных распределённых систем для рекламной платформы с акцентом на потоковую обработку данных, ML-инфраструктуру и инференс нейронных моделей. Focus on построение систем real-time обработки данных, масштабирование ML-DWH и эффективное использование GPU и CPU.
Локация: гибридный формат, офис
Компания
Яндекс развивает высоконагруженные рекламные сервисы, которые помогают компаниям находить клиентов и используют прозрачные метрики для принятия решений.
Что делать
Разрабатывать быстрые рекламные данные, инкрементально обновлять рекламные базы и индексы.
Создавать real-time ML-системы для обработки более 10 ГБ/с данных с минутной задержкой и оконным объединением нескольких логов.
Развивать потоковый фреймворк и единый корпоративный Inference Server для нейронных моделей.
Создавать и масштабировать ML-DWH для постоянного хранения данных объёмом до десятков петабайт.
Развивать инфраструктуру и функциональность сервиса ОРД, включая событийно-ориентированные контуры обработки.
Участвовать в развитии ОРД как продукта и повышать его доступность для пользователей.
Требования
Коммерческая разработка минимум на одном из языков: C++, Python, Java или Go.
Опыт создания высоконагруженных распределённых систем.
Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных.
Умение выстраивать процесс разработки, проводить ревью архитектуры и кода.
Способность оценивать и решать сложные технические задачи.
Опыт от 5 лет.
Хорошо, если есть
Не менее двух лет управления командами разработки.
Опыт управления задачами, приоритизации и контроля сроков.
Опыт продуктовой разработки, инфраструктуры или ML.
Навыки согласования требований и объяснения технических деталей заказчикам.
Культура и преимущества
Гибридный формат работы в офисе.
Работа с высоконагруженными сервисами и прозрачными продуктовыми метриками.
Возможность развивать инфраструктуру потоковой обработки, ML и рекламных технологий.