Привет! Это команда инфраструктуры данных ML-платформы. Команда занимается созданием и развитием Feature Store и векторного поиска - одних из ключевых продуктов для всех команд машинного обучения в компании.
Feature Store - это новый и активно развивающийся сервис, который:
Хранит исходные данные для обучения моделей.
Используется командами поиска, рекомендаций, модерации и рекламы.
Хранит более 10 ПБ данных.
Обрабатывает нагрузки в тысячи RPS.
Является критически важной частью ML-инфраструктуры компании.
Наш стек
Java, Python, PostgreSQL, Kafka, Linux, Hadoop, Spark, Go.
Вы будете
Изучать устройство Feature Store, векторного поиска и ML-инфраструктуры под руководством наставника.
Участвовать в разработке сервисов Feature Store на go/python.
Писать и поддерживать код, тесты и документацию.
Выполнять задачи по интеграции с ML-пайплайнами и инфраструктурой данных.
Помогать анализировать производительность, устойчивость и отказоустойчивость системы.
Участвовать в code review и обсуждениях технических решений.
Нам важно
Базовые знания go или python, алгоритмов и структур данных.
Знакомство с Linux и командной строкой.
Базовое понимание баз данных.
Желание разбираться в data/ML-инфраструктуре и учиться
Будет плюсом
Учебные или pet-проекты на Java, Python и/или Go.
Участие в олимпиадах, хакатонах или учебных командных проектах.
Мы предлагаем
Наставника и погружение в реальные задачи.
Работу с большими данными, высокими нагрузками и ML-инфраструктурой.
Участие в развитии нового продукта.
Перспективу перехода на full-time после выпуска.
Профессиональный рост в области data и ML-инфраструктуры.
Люди, которым не всё равно — ценим инициативу и самостоятельность, доверяем друг другу и даём свободу в принятии решений.
Открытая культура — мы учимся на ошибках и фокусируемся на решении проблем, а не на поиске виноватых.
Сильная команда, которой мы гордимся — обсуждаем идеи, обмениваемся экспертизой, просим совета и поддерживаем друг друга.
Современный стек и развитая инженерная культура - реализуем амбициозные проекты и создаем решения, которых еще нет на рынке.