Senior Software Engineer (GigaChat)
Summary
Build and scale a high-performance search platform using OpenSearch, Python/FastAPI, and vector search (embeddings, ANN/HNSW) to power GigaChat and LLM queries with low-latency, relevance tuning, and hybrid search.
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 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.* 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.* 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.* 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.