Разработчик C#, Построение запросов

Компания "Ozon"

Привет! Это команда Построение запросов

Наша команда занимается развитием механизмов построения запроса при работе с поисковым движком Ozon. Наша ультимативная цель – предоставить удобный интерфейс взаимодействия с поиском, который понимает потребности пользователя с полуслова и подстраивается под его нужды. Для этого мы улучшаем как классические механизмы, например, персонализированные поисковые подсказки, так и разрабатываем совершенно новые механики на основе больших языковых моделей.

Мы хотим не только предлагать наиболее вероятные поисковые подсказки, но и влиять на результаты поиска за счет формирования запроса в поисковый движок. Для решения такой задачи требуется тесное взаимодействие с другими командами поиска и разработка сервисов, лежащих на пути исполнения пользовательского запроса – избежать хайлоада и повышенных требований к надежности не удастся.

Команда кроссфункциональная – мы разрабатываем рантайм сервисы и делаем ML ресерч в очень тесной коллаборации. Глубокие знания ML не требуются, но осведомленность про эту область приветствуется.

Стек:

• .NET 10
• Gitlab CI/CD, Kubernetes
• Spark, Hadoop
• OpenSearch, Postgres, ScyllaDb, Kafka, ClickHouse

Вам предстоит:

• Повысить отзывчивость и интерактивность поиска.
• Обогатить поисковое ранжирование сигналами из саджестов.
• Построить налету персонализированный индекс подсказок.

Нам важно:

• Отличное знание C# и опыт разработки от 3 лет
• Знание классических алгоритмов и структур данных
• Опыт с многопоточными приложениями
• Знание основ построения распределенных систем – шардирование, репликация, load balancing, приемы для повышения отказоустойчивости

Будет плюсом:

• Опыт разработки и профилирования высоконагруженных сервисов (RPS >= 10000 при SLO на latency порядка десятков миллисекунд)
• Опыт обслуживания приложений с деплоем в kubernetes – понимание ограничений на выделяемые ресурсы и подходы к разработке эффективного кода с учетом этих ограничений
• Знания о классическом ML и нейросетевых deep learning подходах