Разработчик в команду индексации Search-as-a-Service (C++)
Гибрид · Москва, Россия · Английский не нужен
Не указано: грейд
Навыки
AI-агенты
Алгоритмы и структуры данных
Проектирование архитектуры
ClickHouse
C++
Распределённые системы
Elasticsearch
Ещё 4
Flink
Kafka
RAG
Потоковая обработка
О компании и продукте
Мы создаём технологии, благодаря которым другие команды получают готовый полнотекстовый поиск, key-value-хранилище (eventually consistent) или kNN — и не тратят месяцы на разработку и поддержку собственного решения. Платформой пользуются сотни сервисов компании, а суммарный объём поисковых индексов исчисляется петабайтами. Наша команда строит новое поколение поисковой индексации — большую распределённую систему, поверх которой работают поисковые и рекомендательные сценарии. Мы отвечаем за то, как миллиарды документов попадают в индексы, хранятся, обновляются и доставляются до рантайма — при полной перестройке индекса и в потоковом режиме, когда данные приходят практически в реальном времени
Мы строим технологию, на которой будут работать самые большие сервисы компании, поэтому эффективность использования железа критична — на нашем масштабе даже небольшой выигрыш в производительности экономит ощутимые ресурсы
Мы создаём систему нового поколения, и многие вопросы ещё остаются открытыми
Задачи
Разработчик в команду индексации Search-as-a-Service (C++)
SaaS (Search-as-a-Service) — общая поисковая платформа в Яндексе
Вы будете строить распределённые системы, которые обрабатывают миллиарды документов и поддерживают разные режимы индексации, включая полную перестройку индекса, потоковый режим и их гибридную комбинацию
При этом сами алгоритмы должны быть не только быстрыми, но и надёжными — например, гарантировать, что документы попадают в индекс в том же порядке, в котором изначально были отправлены
Улучшение эффективности индексации и хранения данных
Вы будете оптимизировать построение индексов на самом низком уровне, применять и улучшать современные кодеки сжатия, а также искать новые способы выжимать из железа максимум
Создание движка векторного поиска
Современные RAG-системы и AI-агенты сделали векторный поиск массовым: всё больше сервисов компании приходят к нам за kNN-поиском и предъявляют к нему более высокие требования по функциональности, скорости, качеству и масштабу
Чтобы закрыть этот спрос, мы с нуля разрабатываем движок приближённого поиска
Вы будете проектировать и запускать собственный kNN, способный работать на масштабах компании
Проектирование архитектуры и проведение R&D
Вы будете участвовать в формировании и принятии ключевых архитектурных решений и проверять их на практике: исследовать, тестировать и внедрять новые подходы к обработке петабайтов данных, их эффективному хранению и быстрой доставке обновлений до поиска
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
Требования
Уверенно владеете C++ и хотите на нём писать
Хорошо знаете классические алгоритмы и структуры данных
Разрабатывали высоконагруженные распределённые системы и понимаете паттерны их проектирования
Умеете писать надёжный и быстрый многопоточный код
Будет плюсом
Понимаете устройство современных поисковых систем и баз данных, знакомы с внутренностями Lucene, Elasticsearch, Qdrant, ClickHouse
Знаете, как работают инвертированные индексы, приближённый поиск и различные алгоритмы ранжирования
Знакомы с SIMD и понимаете, как работают современные кодеки сжатия
Профилировали и оптимизировали приложения (CPU-bound и I/O-bound)
Работали с технологиями потоковой обработки данных (Kafka, Flink) или MapReduce
Офисы в Москве
Как в Яндексе проходят алгоритмические секции собеседований
Как мы нанимаем бэкенд-разработчиков
Задачи для подготовки к собеседованиям
Условия
Сегодня поиск становится основой для современных RAG-систем и AI-агентов, и требования к индексации только растут: нужно работать с ещё большими объёмами данных, развивать инфраструктуру и внедрять новые типы индексов — например, векторные для семантического поиска
Всё это — сложная работа на стыке высоконагруженных систем, низкоуровневой оптимизации и R&D, от которой зависит будущее нашего поиска
Какие задачи вас ждут Разработка общих механизмов индексации
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии28 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели сегодня
Среди похожихНет данныху карточки не хватает полей, чтобы найти похожие
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
Грейдне указан
Формат работыГибридвычитано из текста вакансии
ГеографияМосква, Россиявычитано из текста вакансии
Зарплатане указана
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки502 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки нет вовсе
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
Тип источника
Карьерный сайт работодателя
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
careerОсновная публикация · 2026-07-08
Я
Работодатель
Яндекс
50 активных вакансий · вилка работодателя указана в 1%