Staff Backend Engineer (d/f/m)

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

Инженер поиска в команду Core Experience одной из крупнейших классифайд-платформ Европы. Задача — развивать поисковую платформу: миграция на Vespa, семантический и векторный поиск, ранжирование и офлайн-оценка релевантности.

Задачи

• Проектировать и реализовывать поисковые фичи end-to-end: изменения индексации, схема данных, переписывание запросов, ранжирование, автокомплит
• Вести технические инициативы на основе данных: писать RFC по анализу логов запросов и поведения пользователей, доводить до продакшена
• Развивать семантический и векторный поиск: embedding-based retrieval, интеграция LLM для понимания запросов и оценки, замер эффекта через A/B
• Строить и поддерживать офлайн-пайплайны оценки (relevance judgment, NDCG, MRR)
• Повышать надёжность и пропускную способность индексации, сокращать время переиндексации, обеспечивать консистентность и SLA
• Участвовать в миграции на Vespa: схемы индексов, relevance profiles, деплой ML-моделей ранжирования
• Работать кросс-функционально с Data Science, Product и другими инженерными командами, представлять команду на технических форумах и конференциях

Требования

• 5+ лет практического опыта в поисковом инжиниринге — production-масштаб на Elasticsearch, Solr, Vespa или аналогах
• Сильные основы data science: планирование экспериментов (A/B, interleaving), оценка релевантности, статистический анализ на Python (Pandas, NumPy, Jupyter)
• Уверенные навыки разработки хотя бы на одном JVM-языке (Kotlin, Java или Scala) плюс Python
• Глубокое понимание векторного/семантического поиска: dense retrieval, ANN, fine-tuning эмбеддингов или промптинг для понимания запросов и документов
• Опыт написания и ведения технических предложений на основе анализа данных, а не только реализации чужих спецификаций
• Плюсом: опыт с Vespa или миграции с Solr/Elasticsearch на Vespa
• Плюсом: LLM-подходы к разметке данных, генерации eval-сетов, аугментации запросов
• Плюсом: big data инструменты (Spark, Trino, DuckDB) для крупномасштабного офлайн-анализа
• Плюсом: опыт с AWS (S3, DynamoDB, Lambda, Kubernetes)
• Плюсом: доклады на конференциях, публикации или open-source вклад в области поиска/IR

Условия

• 26 рабочих дней оплачиваемого отпуска
• 20 дней работы из любой точки мира
• Гибкий график (гибрид)
• Дополнительный оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком для обоих родителей
• Дополнительные оплачиваемые выходные по особым случаям
• Частное медицинское страхование
• Gym Pass (компенсация до 70% стоимости абонемента)
• 40€ в месяц на удалённую работу
• Бюджет на личное развитие и обучение
• Конкурентный компенсационный пакет (оклад + годовой бонус)
• Flexible Remuneration Program (транспорт, ресторанные ваучеры, childcare)
• Корпоративные скидки и реферальная программа

Навыки

• Vespa
• Elasticsearch
• Solr
• Python
• Pandas
• NumPy
• Jupyter
• Kotlin
• Java
• Scala
• vector search
• semantic search
• dense retrieval
• ANN
• embeddings
• LLM
• A/B testing
• NDCG
• MRR
• Spark
• Trino
• DuckDB
• AWS
• S3
• DynamoDB
• Lambda
• Kubernetes