О компании Appier
Appier (TSE: 4180) — компания, предоставляющая решения Agentic AI as a Service (AaaS) на базе ИИ, которая помогает компаниям создавать ценность с помощью передовых решений в области AdTech и MarTech. Основанная в 2012 году с видением «Сделать ИИ простым, сделав программное обеспечение интеллектуальным», Appier помогает компаниям получать отдачу от инвестиций в ИИ с помощью своих облачных решений Ad Cloud, Personalization Cloud и Data Cloud — каждое из которых основано на Agentic AI, обеспечивающем автономное, адаптивное принятие решений в режиме реального времени. Сегодня Appier имеет 17 офисов в регионах APAC, США и EMEA и котируется на Токийской фондовой бирже. Узнайте больше на www.appier.com.
Об команде Ad Cloud Serving Services
В команде Appier Ad Cloud Team Serving Services мы создаем и поддерживаем критически важные системы, которые составляют основу рекламных технологий Appier. Эти системы обрабатывают огромные объемы запросов в режиме реального времени с высокой степенью параллелизма и обеспечивают стабильность, низкую задержку и высокую производительность нашей рекламной доставки. Наши SRE-специалисты играют ключевую роль в обеспечении надежности этих сервисов при экстремальных нагрузках, постоянно повышая доступность и производительность продуктов за счет инноваций и автоматизации.
Обязанности
- Руководить проектированием и разработкой масштабируемых, высокопроизводительных и надежных серверных сервисов для рекомендаций рекламы в реальном времени, обслуживания данных и основной инфраструктуры рекламных технологий.
- Определять техническую дорожную карту и брать на себя ответственность за крупномасштабные проекты, обеспечивая реализацию надежных и эффективных решений в экосистеме Ad Cloud.
- Оптимизировать критически важные компоненты системы для обеспечения низкой задержки, высокой пропускной способности и эффективного использования ресурсов, включая взаимодействие с базами данных (например, шардинг MongoDB, оптимизация ClickHouse) и сетевую архитектуру.
- Повышать наблюдаемость системы, управляемость инцидентами и операционную эффективность за счет внедрения комплексного мониторинга, оповещений (например, Grafana, Prometheus) и совершенствования производственных стандартных операционных процедур (SOP).
- Тесно сотрудничать с менеджерами по продуктам и учеными для преобразования бизнес-требований в технические проекты и обеспечения бесшовной интеграции.
- Поддерживать качество кода за счет тщательных обзоров кода и соблюдения лучших практик в проектировании и реализации систем.
- Обучать и наставлять младших инженеров, способствуя их росту в области лучших практик разработки серверных систем, распределенных систем и гибких методологий.
- Активно участвовать в дежурствах по вызову в команде Backend для обеспечения надежности и масштабируемости продуктов для критически важных сервисов.
- Вносить вклад в культуру постоянного совершенствования, инициируя технические обсуждения на уровне команды, улучшения процессов и обмен знаниями.
О вас
Минимальные требования
- 3-5+ лет практического опыта в разработке серверного программного обеспечения, особенно с высокопроизводительными системами с высокой степенью параллелизма.
- Свободное владение одним или несколькими из следующих языков: Go, Python.
- Значительный опыт в проектировании и архитектуре масштабируемых и распределенных систем, особенно в среде Linux.
- Хорошее понимание проектирования сетевых API (например, RESTful API, gRPC) и опыт работы с очередями сообщений (например, Kafka, Pub/Sub) для конвейеров данных.
- Глубокие знания SQL/NoSQL баз данных (например, MySQL, MongoDB, Redis, ClickHouse, PostgreSQL) и опыт в области оптимизации и масштабирования баз данных.
- Знакомство с практиками DevOps, включая CI/CD конвейеры, Docker, Kubernetes и облачные платформы (AWS, GCP или Azure).
- Опыт работы с инструментами наблюдаемости (например, Prometheus, Grafana) и надежной реализацией мониторинга и оповещений.
- Проактивность, отличные навыки решения проблем и хорошее общение в кросс-функциональной команде.
Предпочтительные квалификации
- Степень бакалавра/магистра компьютерных наук или смежной области.
- Демонстрируемая способность рефакторить сложные системы, улучшать метрики производительности (например, задержка, частота ошибок, использование ЦП) и оптимизировать использование ресурсов.
- Знакомство с фреймворками A/B-тестирования и поддержка настраиваемых конфигураций для итераций моделей.
- Практический опыт развертывания и обслуживания моделей машинного обучения в производственной среде.
- Опыт работы в сфере AdTech или рекомендательных систем является плюсом.
Открыты для кандидатов из-за рубежа/Визовая поддержка
Эта позиция находится в Токио, Япония. Для международных кандидатов японский офис Appier предоставляет визовую поддержку для обеспечения плавной адаптации в Японии.
