Software Engineer II - Engineer

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

Инженер в команду Delivery Search, которая строит поисковую технологию для Uber Eats, Grocery и Retail. Работа над масштабными backend-сервисами поиска, ранжирования и LLM-ориентированных поисковых сценариев.

Задачи

• Разрабатывать и поддерживать масштабируемые backend-сервисы поиска для Uber Eats, Grocery и Retail
• Создавать системы retrieval и ранжирования для поиска ресторанов, магазинов, блюд и товаров
• Выводить в продакшн LLM- и ML-ориентированные поисковые возможности: понимание запросов, retrieval, ранжирование, генеративный поиск
• Работать с лексическим и семантическим retrieval, эмбеддингами и ML/LLM-ранжированием
• Совместно с ML-инженерами и data scientists интегрировать ML/LLM-модели в продакшн-путь поиска
• Строить инфраструктуру поиска и индексации для высоких нагрузок и больших каталогов
• Улучшать latency, throughput, надёжность и эффективность инфраструктуры
• Участвовать в дизайн- и код-ревью, писать чистый и тестируемый код
• Строить observability и механизмы надёжности, участвовать в операционном владении системами
• Взаимодействовать с Product, Data Science, ML и другими инженерными командами

Требования

• Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering или смежная техническая область либо эквивалентный практический опыт
• 2+ года профессионального опыта разработки продакшн-систем
• Владение хотя бы одним языком программирования: Go, Java, C++ или Python
• Опыт разработки backend-сервисов, API или распределённых систем
• Понимание структур данных, алгоритмов, конкурентности и проектирования систем
• Опыт написания поддерживаемого, хорошо протестированного продакшн-кода
• Сильные навыки решения задач и командной работы

Условия

• Базовая зарплата для San Francisco, CA и Sunnyvale, CA: $171,000–$190,000 в год
• Участие в бонусной программе Uber, возможны equity и другие виды компенсации
• План 401(k) для штатных сотрудников
• Различные льготы и бенефиты
• Гибридный формат: не менее 50% времени в офисе, если не одобрена полная удалёнка

Навыки

• Go
• Java
• C++
• Python
• backend
• distributed systems
• APIs
• LLM
• ML
• embeddings
• semantic retrieval
• vector search
• Elasticsearch
• OpenSearch
• Solr
• Vespa
• Lucene
• Kafka
• Redis
• Cassandra
• Spark
• Flink
• observability