Старший Go-разработчик в команду рекомендаций

Вакансия закрыта. Посмотреть похожие

В работе мы ставим амбициозные цели и не останавливаемся на достигнутом. Поэтому для нас так важно, чтобы каждый участник большой команды Авито разделял культуру компании. Погрузиться в неё помогает Манифест, в котором собраны наши основные ориентиры — миссия, ценности, принципы работы manifesto.avito.com

О команде

Авито — крупнейший в мире сервис объявлений. Наша команда развивает рекомендации — первое, что видят люди, когда открывают Авито. Мы пишем микросервисы на Go и Python и занимаемся машинным обучением, чтобы лучше угадывать интересы пользователей и показывать те объявления, которые могут им понравиться. Мы ищем сильного бэкенд-инженера с опытом в рекомендациях или поиске, который сможет привнести в нашу команду взгляд со стороны.

Направления нашей работы:

  • ранжирование объявлений на главной странице с учётом интересов покупателей, продавцов и бизнеса;
  • улучшение текущих и внедрение новых ML-моделей рекомендаций;        
  • внедрение моделей персонализации в новые части продукта;      
  • развитие монетизационных продуктов, платформа для сегментации пользователей и распределение ликвидности;
  • архитектура рекомендательной системы;
  • ускорение построения ленты рекомендаций и повышение её стабильности;
  • создание внутренних инструментов для MLOps.

Вам предстоит:

  • проектировать и разрабатывать высоконагруженные сервисы на Go;
  • разрабатывать пайплайны real-time обработки данных;
  • строить распределённые хранилища важной для рекомендаций информации;
  • развивать внутренние инструменты для оценки качества рекомендаций;
  • развивать MLOps-платформу;
  • работать в тесном взаимодействии с DS-инженерами и продуктовыми командами;
  • влиять на внешний вид рекомендаций.

Мы ждём, что вы:

  • имеете не менее трёх лет опыта коммерческой разработки на языке Go или Python;
  • готовы освоить Go, если этого ещё не произошло;
  • на приемлемом уровне знаете алгоритмы и структуры данных;
  • понимаете основы микросервисной архитектуры.

Будет здорово, если вы:

  • имеете опыт оптимизации нагруженных пользовательских сервисов;
  • владеете Python;
  • работали с Redis;
  • имеете представление о Sphinx;
  • имеете представление о Data Science.