Сбер·Москва·13 авг.
Senior Software Engineer (GigaChat)
🏢 ОфисSeniorПолная занятость
Навык востребован (Python). Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Описание вакансии
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.
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.
Технологии и навыки
Сбер
Москва
ГрейдSenior
ЗанятостьПолная занятость
РегионРоссия
ФорматОфис
ИсточникСкрыто
Опубликовано13 авг.
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).