Senior Backend Engineer | Search & Recommendations

OLX Uzbekistan - крупная онлайн-платформа объявлений, услугами которой пользуются миллионы людей. Недавно наш проект вошел в новый этап развития, и мы активно расширяем команду. Сейчас мы создаем собственную независимую локальную платформу. Часть сервисов мы мигрируем, часть задач проектируем и пишем...

О проекте:

Мы — ведущий классифайд объявлений, занимающий позицию #1 в Узбекистане. Наша платформа обслуживает более 6 миллионов активных пользователей в месяц (MAU) и обрабатывает базу из 2.2 миллионов активных объявлений

Ваша миссия:

Стать техническим владельцем поискового ядра и системы рекомендаций. Вам предстоит развивать инструменты поиска на базе Apache Solr, внедрять персональное ранжирование и векторный поиск, обеспечивая мгновенный и релевантный отклик системы под нагрузкой в десятки миллионов запросов.

Ключевые задачи:

• Развитие поискового ядра: Экспертная настройка, оптимизация и масштабирование Solr Cloud в среде AWS EKS.
• Мультиязычный поиск: Улучшение качества поиска для узбекского (кириллица/латиница) и русского языков, работа с морфологией и синонимами.
• Vector Search: Внедрение гибридного поиска с использованием семантических векторов (эмбеддингов) для повышения точности выдачи.
• Персональное ранжирование: Реализация алгоритмов LTR (Learning to Rank) на основе потока данных о поведении пользователей из нашей Data Platform.
• High-Load Optimization: Тюнинг производительности системы при обработке пиковых нагрузок и работа с распределенным кэшированием.

Мы ожидаем:

• Опыт в Big-Ecom: Вы успешно решали задачи поиска в высоконагруженных проектах уровня Avito, Ozon, Wildberries, Lamoda или Auto.ru.
• Глубокая экспертиза в Solr: Вы знаете внутреннее устройство Apache Solr, умеете писать кастомные плагины, настраивать сложные схемы индексации и проводить глубокий тюнинг производительности.
• Mastery in Go: Уверенное владение Golang для разработки высокопроизводительных микросервисов вокруг поискового ядра.
• Vector & Personalization: Опыт работы с векторным поиском и алгоритмами ранжирования на основе пользовательского опыта.
• Infrastructure: Понимание работы облачной инфраструктуры (AWS) и контейнеризации (Kubernetes/EKS).

Технологический контекст:

• Search: Apache Solr (основной движок).
• Backend: Go.
• Infrastructure: AWS.

Что мы предлагаем:

• Участие в развитии проекта со старта.
• Прямое влияние на конечный продукт.
• Перспективы профессионального и карьерного роста.
• Развитие в команде опытных коллег.
• Минимум бюрократии и быстрое принятие решений.
• Индивидуальное обсуждение графика и формата работы с каждым сотрудником.