C++ разработчик — индексация и обработка данных@ Яндекс
О позиции
Мы команда, которая индексирует интернет и превращает разрозненные страницы в структурированную товарную базу, состоящую из десятков миллиардов документов. Ваша роль как C++ разработчика будет заключаться в разработке ключевых компонентов системы, связанных с краулингом, хранением и обработкой данных.
Чем вы будете заниматься
- Индексация и краулинг: реализация стратегий планирования и приоритизации обхода интернета, разработка модулей потоковой обработки данных, написание продакшен-кода на C++ для высоконагруженных сервисов, интеграция внешних B2B-источников данных.
- Хранение и обработка данных: развитие пайплайнов хранения и обработки данных на базе YTsaurus, работа с данными масштаба десятков миллиардов записей и терабайтами данных, обеспечение консистентности и актуальности данных, доставка данных в поисковые продукты.
- Интеграция алгоритмов и ML: внедрение ML-моделей в продакшен-пайплайны, участие в разработке и оптимизации алгоритмов обработки данных, оптимизация потребляемых ресурсов.
Требования
- Опыт разработки высоконагруженных сервисов и работы с большими данными.
- Уверенное владение C++.
- Понимание сетевых взаимодействий.
- Умение писать надёжный и производительный код.
Будет плюсом
- Опыт разработки краулеров или поисковых систем.
- Интеграция ML-моделей в продакшен.
- Понимание алгоритмов ранжирования и обработки данных.
- Знание классических ML и NLP или желание их изучить.
Что мы предлагаем
- Корпоративная подписка на хорошую жизнь: чекапы, спорт, терапия, образовательные курсы и многое другое.
- Полный список бонусов доступен на нашем сайте.
Вакансия предлагает интересные задачи в области индексации и обработки данных с использованием C++. Условия работы в команде с высоконагруженными сервисами. Однако, отсутствие указания конкретной зарплаты может быть минусом.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания C++ и опыт работы с библиотеками, такими как STL и Boost, для эффективной реализации алгоритмов обработки данных.
Способность работать в гибридном формате, проявляя самостоятельность и ответственность при разработке решений для систем индексации и краулинга.
Опыт в области машинного обучения и обработки данных, включая использование фреймворков, таких как TensorFlow или PyTorch, для оптимизации процессов обработки информации.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости E-commerce
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев