Senior Software Engineer (GigaChat)

Навыки

• API (интеграции)
• Проектирование архитектуры
• CI/CD
• Code review
• CUDA / ONNX / TensorRT
• Docker
• EdTech

О компании и продукте

• Технологии/инструменты PostgreSQL SQL Python Docker Kubernetes CI/CD FastAPI API Machine Learning 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

Задачи

• 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
• 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

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

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.