Staff Engineer - Search

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Staff Engineer в команду Search платформы Staffbase. Отвечает за стратегию поиска и retrieval: гибридный поиск, ранжирование, AI-ответы с цитатами, качество и безопасность поиска в мультитенантной среде.

Задачи

• Определять и вести стратегию поиска и retrieval: гибридный (BM25 + vector) поиск, реранжирование, понимание и переписывание запросов, выбор чанкинга и эмбеддингов
• Разрабатывать и развивать core-пайплайн индексации и обработки запросов — от синхронизации и индексации до ранжированных результатов и AI-саммари с цитатами
• Отвечать за качество поиска: строить инструменты оценки и golden sets, определять метрики релевантности и принимать на их основе решения
• Обеспечивать permission-aware retrieval, изоляцию тенантов, мультиязычность и graceful degradation при сбоях зависимостей
• Балансировать latency, качество и стоимость между fast path и slow path
• Делать поиск наблюдаемым: трейсинг, дашборды релевантности, отладка причин появления или отсутствия результата
• Вести техническую стратегию и архитектуру, документировать ключевые решения
• Брать на себя ключевые технические решения, проактивно устранять узкие места и обеспечивать качество продукта
• Работать с Product и Design, превращая пользовательские проблемы в измеримые улучшения поиска
• Участвовать в технических роадмапах с engineering-лидерством и координироваться с командами, питающими поиск или потребляющими его
• Менторить инженеров через код-ревью, обсуждения дизайна и ревью экспериментов
• Развивать культуру ownership, технического превосходства и непрерывного улучшения

Требования

• Подтверждённый опыт Staff Engineer или Technical Lead с сильными лидерскими и проблемно-решающими навыками
• Опыт построения production-систем поиска или retrieval (OpenSearch, Elasticsearch, Solr или аналоги), включая тюнинг релевантности, анализаторы и дизайн индексов
• Практический опыт с современным retrieval: vector/kNN поиск, гибридное объединение (например, RRF), cross-encoder реранжирование, чанкинг и эмбеддинги; желательно RAG или LLM-grounded ответы
• Опыт построения или использования оценки релевантности (recall, MRR, nDCG, golden sets, LLM-as-judge с человеческой проверкой)
• Понимание мультитенантной архитектуры и permission-aware retrieval, хорошее чувство безопасности и изоляции в поиске
• Опыт работы с latency-sensitive системами: бюджеты, таймауты, кэширование, фолбэки и деградация
• Большой опыт с Kotlin/Java (или Go) на backend; уверенность с React/TypeScript на frontend
• Знание архитектуры и паттернов проектирования, умение делать trade-offs с учётом долгосрочных последствий
• Сильные коммуникативные навыки, умение объяснять trade-offs релевантности и ранжирования техническим и нетехническим стейкхолдерам
• Опыт работы с Product и Design-лидерами в Agile-среде
• Страсть к созданию качественного ПО и к diversity and inclusion

Условия

• Конкурентная компенсация, включая LTIP (unit-based Long Term Incentive Plan)
• Гибкие модели рабочего времени и опция гибридной работы, годовая flex work allowance €1560
• 31 день отпуска в год (включая один floating holiday), плюс полностью оплачиваемые пятницы в августе
• Компания предлагает пенсионную схему
• Volunteers Day — один день в год на поддержку социального проекта

Навыки

• Kotlin
• Java
• Go
• OpenSearch
• Elasticsearch
• Solr
• MongoDB
• React
• TypeScript
• Terraform
• Docker
• Playwright
• LLM
• embeddings
• vector/kNN search
• hybrid retrieval
• BM25
• RRF
• cross-encoder reranking
• RAG
• nDCG
• MRR