Senior Software Engineer (GigaChat)
Описание
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.