Наша команда занимается одним из самых высоконагруженных сервисов. Рекомендательная система формирует десятки тысяч персональных лент в секунду. Формирование персональной ленты происходит в реальном времени с использованием сотен ML-моделей.

У нас вы сможете:

• научиться делать отказоустойчивые высоконагруженные сервисы;
• разобраться в построении больших публичных сервисов
• и узнать всё о масштабируемых системах.

Задачи

• писать код на Java по всему стеку рекомендательной системы;
• масштабировать систему под кратно растущую рекомендательную базу;
• совместно с ML-инженерами проектировать и разрабатывать сервисы для применения ML-моделей ранжирования;
• оптимизировать алгоритмы для экономии серверных мощностей.

Требования

• опыт коммерческой разработки на Java от 3 лет (или разрабатывали на любом современном языке и готовы перейти на Java);
• знание алгоритмов и основных структур данных;
• желание научиться или умеете работать с большими данными и высоконагруженными системами;
• интерес к технически сложным задачам и оптимизации кода.

Будет плюсом

• понимание ML;
• опыт работы с высоконагруженными системами и MapReduce.