Просмотр вакансии

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 пайплайны наполнения хранилища мультимодальными данными, строить контур подготовки данных для векторного и полнотекстового поиска, работать с большими объемами данных и высоконагруженной архитектурой. Задача технически сложная и интересная: важны надежность, масштабируемость, качество данных, свежесть индекса и производительность. Ценим проактивность, инженерное мышление и желание развиваться.

Обязанности

• проектировать и развивать end-to-end пайплайны данных для поисковой платформы: ingest, batch/micro-batch обработка, нормализация, дедупликация, лемматизация, обогащение и подготовка данных к индексации
• интегрировать новые источники и мультимодальные данные, обеспечивая корректность, полноту и воспроизводимость загрузки
• развивать S3 Data LakeHouse и хранилища данных для задач векторного, полнотекстового и гибридного поиска
• оптимизировать Spark-процессы на Kubernetes, в частности производительность, стоимость хранения, потребление ресурсов и стабильность выполнения
• обеспечивать надежность пайплайнов (мониторинг, качество данных, диагностика инцидентов, контроль SLA)
• внедрять CI/CD, тестирование и observability для data pipelines.
• работать вместе с ML-инженерами, backend-разработчиками и аналитиками над улучшением качества поиска.

Требования

• 3+ лет опыта в роли Data Engineer / ML Engineer / Data Platform Engineer.
• продвинутый Python и SQL
• практический опыт с Airflow и Spark/PySpark в production
• опыт разработки и оптимизации batch или streaming/micro-batch пайплайнов для больших объемов данных: от 100 TB до PB+
• уверенное понимание принципов распределенного хранения данных и распределенных вычислений
• опыт анализа производительности Spark jobs: shuffle, skew, partitioning, memory, resource usage
• опыт построения или развития высоконагруженных платформ обработки данных
• умение проектировать Data LakeHouse / Data Management Platform
• опыт работы с Kubernetes и S3-compatible storage
• понимание Apache Iceberg и современных форматов данных: Parquet, partitioning, schema evolution, compaction
• опыт построения мониторинга, алертов и CI/CD для пайплайнов данных.

Будет плюсом

• опыт работы с поисковыми движками: ElasticSearch, OpenSearch, Vespa
• опыт работы с Cassandra или другими distributed NoSQL-хранилищами
• опыт работы с Kafka или другими брокерами событий
• понимание задач vector search, embeddings, ANN/HNSW, hybrid search
• опыт работы с GPU-инференсом моделей, PyTorch
• опыт работы с облачными платформами: AWS, Yandex Cloud, SberCloud
• опыт с observability stack: Prometheus, Grafana.

Условия

• стабильный оклад и премии по результатам работы, ежегодный пересмотр зарплаты
• комфортный современный офис рядом с м.Кутузовская
• гибридный формат работы: встречаемся очно в офисе 1 раз в неделю
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте
• расширенный ДМС и льготное страхование семьи
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа