Senior Software Engineer - Data Search

Привет, я Адриан. Я ищу Старшего инженера-программиста в команду Data Search в Modash. Modash помогает брендам находить, понимать и работать с авторами контента в Instagram, TikTok и YouTube. Более 2700 компаний (включая Stanley 1913, Sennheiser и NordVPN) используют нас для управления и масштабирования своих партнерских отношений с авторами. Каждый из этих продуктов зависит от свежих, надежных данных об авторах. Data Core владеет системами, которые собирают и поддерживают профили более 400 миллионов авторов на различных социальных платформах, обрабатывают миллиарды точек данных и снабжают остальную часть Modash необходимым сырьем. Вот тут-то вы и пригодитесь.

Почему мы нанимаем Поиск в Modash — это не внутренняя платформа или вспомогательная функция. Это один из основных продуктов, которые клиенты используют для поиска авторов. Масштаб велик, данные беспорядочны, а намерение поиска часто сложно. Клиент может искать авторов в определенной нише, людей, чей контент передает определенный визуальный стиль, или аккаунты, похожие на группу, которую они уже знают. Решение этой задачи требует большего, чем просто добавление еще одного фильтра или вызов API LLM. Нам нужен старший инженер, который сможет работать со всей системой поиска, от конвейеров данных и индексации до эмбеддингов, ранжирования, релевантности и обслуживания с низкой задержкой, и решать неясные продуктовые задачи до вывода в продакшн. Вы присоединитесь к специализированной команде Data Search и будете тесно сотрудничать с Data Core, Data Insights, продуктовыми командами, клиентами и руководством компании. У вас будет реальная автономия, но вы не будете работать в изоляции. Если вы хотите понять, как мы подходим к разработке программного обеспечения, ознакомьтесь с нашим блогом для инженеров.

Что вы будете реально курировать

1. Сделайте поиск авторов значительно лучше. Вы улучшите то, как клиенты находят авторов среди более чем 400 миллионов профилей и миллиардов медиафайлов. Это включает поиск, фильтрацию, ранжирование, релевантность, скорость и продуктовые решения, которые их связывают.
2. Преобразуйте мультимодальные данные в доступную для поиска информацию. Вы будете создавать системы, которые генерируют и используют эмбеддинги из изображений, видео, текста и аудио в огромных масштабах, а затем сделаете эти сигналы полезными в реальном пользовательском поиске.
3. Выводите новые возможности поиска в продакшн. Вы будете прагматично оценивать модели и технологии, понимать компромиссы между стоимостью, задержкой и качеством, а также переводить перспективные подходы из эксперимента в надежную производственную систему в течение недель, а не кварталов.
4. Курируйте систему от начала до конца. Вы будете помогать формировать проблему, собирать требования, проектировать архитектуру, писать код, выпускать его, измерять результаты и улучшать его. Старшие инженеры здесь отвечают за результаты, а не только за задачи реализации.

Как выглядит повседневная работа Вот что может включать типичная неделя: Понедельник. Поиск клиента возвращает технически релевантные, но бесполезные результаты. Вы изучаете этапы поиска и ранжирования, определяете, где теряется намерение, и предлагаете измеримое улучшение. Вторник. Время для глубокой концентрации. Вы создаете конвейер для генерации мультимодальных эмбеддингов для большой партии контента авторов и тестируете, как новое представление влияет на качество поиска и стоимость. Среда. Вы работаете с Data Insights над новым внутренним показателем данных. Вместе вы согласовываете его определение, охват и требования к качеству данных, а затем делаете его доступным в Search, чтобы предоставить клиентам больше способов находить авторов. Четверг. Вы тестируете модель переранжирования на фиксированном наборе реальных клиентских запросов. Вы измеряете, насколько улучшается релевантность по сравнению с добавленной задержкой и стоимостью вывода, а затем решаете, что готово к продакшну. Пятница. Вы просматриваете производственные метрики, исследуете регрессию релевантности и делитесь своими выводами с командой. Исправление может быть в модели, данных, логике запроса или самом продукте. Вы следуете доказательствам. Мы проводим осмысленные встречи и защищаем время для глубокой работы. У вас будет короткий стендап, тесное сотрудничество, когда это полезно, и достаточно пространства для проектирования, создания, оптимизации и запуска.

Требования Что вы сделали раньше Создавали крупномасштабные продукты для работы с данными или бэкендом. У вас есть солидный опыт работы с системами, где важны объем, задержка, надежность и стоимость. Выводили продукты от концепции до продакшна. Вы отвечали за определение масштаба, архитектуру, реализацию, выпуск, измерение и итерацию, а не только за один уровень решения. Проектировали распределенные системы. Вы можете четко рассуждать о пропускной способности, режимах отказа, потоке данных, масштабируемости и эксплуатационных компромиссах. Создавали функции на основе LLM или агентов в продакшне. Вы понимаете практические различия между моделями и можете сбалансировать возможности с задержкой и стоимостью. Автономно работали над нечеткими проблемами. Вы знаете, как собирать требования, задавать полезные вопросы и превращать неполный контекст в движение вперед. Ясно общались между командами. Вы можете объяснять технические компромиссы инженерам и неинженерам, давать прямой отзыв и сотрудничать, не создавая ненужных процессов. Работали в быстроразвивающейся продуктовой среде. Вы комфортно учитесь быстро, инкрементально выпускаете и меняете направление, когда это подтверждается данными. Бонусные баллы, если вы работали с мультимодальными эмбеддингами, векторными базами данных, семантическим поиском, алгоритмами ранжирования, развертыванием моделей, локально размещенными моделями или инфраструктурой GPU. Любопытство к экономике создателей также поможет, но мы вас подтянем.

Наш стек AWS и GCP с Pulumi для инфраструктуры как кода Python, TypeScript и Node.js PySpark на AWS EMR Airflow Milvus Vector DB через Zilliz Elasticsearch LLM batch API Apache Iceberg SageMaker, DynamoDB, S3, Glue, Kinesis, Lambda, ECS и Aurora Slack, GitHub, Linear, Notion и Cursor

Процесс собеседования Мы движемся быстро и можем завершить процесс менее чем за неделю: Вводная беседа Кодинг-интервью Интервью по системному дизайну Командное интервью Разговор о культуре и соответствии с нашим CEO, Эвери Шрейдером

Преимущества Что мы предлагаем Полностью удаленная работа в Европе 🏠 Работайте там, где вы лучше всего справляетесь, с некоторым пересечением с GMT+3. Компенсация. Ваша компенсация состоит из зарплаты и опционов на акции. Поскольку мы быстро растем, пакет опционов на акции особенно значителен. Годовой диапазон зарплаты составляет 100 000–130 000 евро для этой роли. Мы нанимаем по всей Европе, поэтому точная сумма зависит от вашего местоположения, типа занятости, навыков и опыта. Гибкий график ⏱ Мы заботимся о результатах, а не о том, когда вы заходите в систему. Неограниченный оплачиваемый отпуск 🌴 Если вы отдохнули и счастливы, вы лучше работаете. Берите столько, сколько вам нужно. Поддержка личного развития 🧠 Курсы, книги и конференции за наш счет, когда они помогают вам расти. Реальное владение 💡 Решайте сложные задачи поиска от идеи до продакшна без слоев ненужных процессов. Регулярные выездные мероприятия ✈️ Мы работаем удаленно, но находим время, чтобы лично пообщаться, поработать вместе и весело провести время.

И немного о нас... Основанная в 2018 году человеком, бросившим школу, и канадцем (да, мы тоже удивлены, что все идет так хорошо), Modash создает набор инструментов, который помогает брендам масштабировать партнерские отношения с онлайн-авторами контента. Более 2700 компаний, таких как Stanley 1913, Sennheiser и NordVPN, уже используют Modash для управления и масштабирования своей работы по маркетингу влияния. И это только начало. В ближайшее десятилетие инвестиции брендов в авторов будут продолжать расти, и Modash будет в центре всего этого. Modash здесь надолго. У нас 8-значные годовые регулярные доходы по двум продуктам, инвестиции серии А на сумму 12 миллионов долларов, и мы самодостаточны. Мы строим компанию, которая будет существовать еще 20 лет, а не спешить к выходу. Нас почти 100 человек, распределенных по 20+ странам, работающих в быстрой, асинхронной культуре. Если вы присоединитесь к Modash, вас окружат люди, которые действительно хотят быть лучшими в своем деле. Люди, которые делают вас лучше. Интересные люди, которые занимались всем, от создания солнечных автомобилей до общения с Metallica и Bon Jovi. Присоединяйтесь к нам. Будьте великими, делайте великие дела, создавайте великие воспоминания, и все это, оказывая огромное влияние. Сделайте это.