Наша команда разрабатывает бэкенд рекомендательной системы для ключевых сервисов VK. Мы работаем с десятками миллионов пользователей, сотнями тысяч запросов в секунду и формируем персональные ленты в реальном времени с использованием сотен ML-моделей.
Мы успешно построили и поддерживаем бэкенд рекомендательной системы для Дзена, VK Видео, VK Клипов, VK Музыки, ленты ВКонтакте, а сейчас масштабируем наши решения на другие сервисы компании: оптимизируем существующие модели и создаём новые, чтобы адаптировать сервисы к возросшей нагрузке и новым форматам контента, а также повысить качество выдачи.
Цель команды — построить единую платформу, которая станет основой для рекомендательных систем различных продуктов.
Ваша основная задача — проектирование архитектуры и реализация ключевых компонентов платформы, включая хранилище, систему обработки данных, рантайм кластера для ранжирования, оркестратор и другие модули.
Работа будет сосредоточена на разработке распределённых систем, обеспечении высокой производительности под большими нагрузками, а также на решениях в области машинного обучения.
Стек: Java 21, YTSaurus, Cassandra, Kafka, Gradle 8, GitLab & TeamCity, CatBoost, Off-Heap Memory, SpringBoot, TestContainers.
Ищем руководителя команды core рекомендательной системы.
Задачи
- Проектирование архитектуры
- Ресурсное планирование
- Наём и развитие команды
- Разработка на Java
- Код-ревью
Требования
- Опыт работы с распределёнными системами и их проектированием
- Понимание принципов построения высоконагруженных систем и оптимизация их производительности
- Опыт работы с архитектурными паттернами и внедрения решений для работы в условиях больших нагрузок.
- Будет плюсом опыт с ML
