улица Грузинский Вал 7
AnyQuery — продукт экосистемы Т‑Банка. Делаем e-commerce Gen AI, поиск и персонализацию (поиск, автокомплит, рекомендации, визуальный поиск).
Нашими решениями пользуются 1 000+ интернет-магазинов; продуктом пользуются сотни миллионов пользователей ежемесячно — поэтому у нас высокий стандарт качества и ответственности.
Роль
Вы — технический лидер инфраструктуры поиска и дата-пайплайнов. Ваша зона ответственности: надёжность и производительность поисковых индексов, пайплайны заливки и обогащения данных, масштабирование на тысячи ритейлеров. Вы обеспечиваете фундамент, на котором работают алгоритмы ранжирования и ML-модели.
Стек
Elasticsearch / OpenSearch, PostgreSQL, Kafka, Airflow, Python, Java, Kubernetes, Docker, Milvus, Redis,
Задачи (первые месяцы)
- Аудит и оптимизация текущего пайплайна заливки данных: скорость индексации, качество данных, обработка ошибок.
- Настройка мониторинга: latency, throughput, data freshness, error rates по всем 1 000+ сайтам.
- Ревизия структуры индексов Elasticsearch: маппинги, анализаторы, шарды, реплики.
- Выстроить процесс on-call и incident management для поисковой инфраструктуры.
Задачи (3–6 месяцев и далее)
- Переработка пайплайна обогащения данных: нормализация, классификация, извлечение атрибутов (включая LLM-based extraction).
- Масштабирование инфраструктуры: автоскейлинг кластеров, оптимизация стоимости, geo-distribution.
- Построение дата-платформы: lineage, quality gates, schema registry для товарных данных.
- Интеграция векторных индексов (Milvus) в основной поисковый пайплайн.
- Работа с командой ML/Quality: обеспечение быстрого деплоя новых моделей и фичей.
Наш идеальный кандидат
- 4–7+ лет в data/search engineering, из них 1+ год в роли лида.
- Глубокий опыт с Elasticsearch/OpenSearch на масштабе (десятки миллионов документов, тысячи запросов в секунду).
- Опыт проектирования и эксплуатации ETL/ELT-пайплайнов (Kafka, Airflow, dbt).
- PostgreSQL: оптимизация запросов, партиционирование, репликация.
- Опыт работы с Kubernetes в production.
- Понимание принципов data quality и observability.
Будет плюсом
- Опыт с векторными базами (Milvus, Qdrant).
- Опыт в e-commerce: работа с товарными каталогами, фидами, мэтчинг.
- Знание Java для написания высоконагруженных сервисов.
Почему мы?
- Масштаб и ответственность: продукт с огромной аудиторией и реальным влиянием на e-commerce.
- Рост и обучение: внутренняя база знаний и обучение, доступ к материалам/книгам Т‑Банка.
- Сильная команда и влияние на технические решения.
- Забота о ментальном здоровье — скидки на услуги сервиса «Ясно».
- Английский по корпоративной программе совместно с Skyeng.
- Гибридный формат: крутой офис в центре Москвы (м. Белорусская) со спортзалом, катком, бесплатными завтраками, обедами, зонами для отдыха и медитаций.
