Руководитель группы разработки (React, TypeScript)

Location

Not specified; the role involves collaboration with distributed teams and may require coordination across locations.

About the company

A global cyber protection vendor building an integrated platform that combines endpoint security, data protection, and IT operations management for service providers and businesses.

The company operates worldwide with a large partner network and a fast-paced, innovation-driven engineering culture.

Responsibilities

• Lead architecture, development, debugging, and maintenance of Windows kernel-mode and user-mode components, primarily network drivers and the Windows Filtering Platform (WFP) for cyber protection products.
• Design and optimize high-speed, high-throughput networking solutions with attention to performance, scalability, latency, reliability, and stability, and resolve complex kernel issues such as BSODs, race conditions, deadlocks, memory corruption, and leaks.
• Contribute to architecture and interface design of Windows-specific and cross-platform components, maintain and improve the existing kernel codebase, and perform reverse engineering and low-level analysis with security analysts and malware researchers.
• Provide technical leadership by breaking down work, coordinating distributed developers, and communicating progress, risks, and dependencies to the kernel development director.

Requirements

• 10+ years of hands-on Windows kernel development with strong knowledge of Windows internals, networking, synchronization, memory management, and kernel debugging.
• Strong C/C++ systems programming skills and hands-on experience with WinDbg/KD, ETW/WPP, crash dump analysis, and profiling; WFP/NDIS experience or willingness to develop it.
• Proven ability to build and optimize performance-critical kernel components, with understanding of concurrency, scalability, latency, resource efficiency, and stability; kernel networking experience for high-performance environments and a cybersecurity or endpoint protection background are beneficial.
• Mandatory practical experience using AI-assisted engineering tools for development, debugging, code analysis, investigation, and research; reverse engineering and low-level analysis skills, plus excellent English communication and cross-functional collaboration. Linux, macOS, or other low-level platform experience is a strong advantage.

Мы создаём платформу персонализации для всех продуктов VK. На нашей инфраструктуре работают рекомендательные системы, поиск и реклама крупнейших продуктов компании, масштаб которых достигает 300 млн пользователей и почти миллиарда единиц контента.

Немного о нашем масштабе:

• 1 млн vCPU вычислительных мощностей
• Сотни тысяч персональных подборок в секунду
• Более 300 инженеров из продуктовых команд используют нашу платформу, большинство из них — ML-инженеры
• Tier A, доступность более 99,99%. Мы умеем строить отказоустойчивые real-time системы и обеспечивать их работу под огромной нагрузкой

Наша миссия — сделать платформу, на которой продуктовые команды могут быстро воплощать идеи, экспериментировать и растить метрики, не задумываясь о сложности инфраструктуры. При этом платформа должна эффективно работать даже в масштабах крупнейших интернет-продуктов.

Наш технологический стек: Java (99% кодовой базы), C++ и Python для GPU-сервисов. Активно используем экосистему распределённых вычислений YTsaurus и разрабатываем собственные инфраструктурные решения.

Задачи

Мы ищем Team Lead в одну из команд платформы персонализации, которая отвечает за инфраструктуру поисковых сценариев.

Один из главных инженерных вызовов в поиске — найти оптимальный баланс между потреблением RAM и CPU. Поисковые системы предъявляют особенно высокие требования к полноте данных, скорости их доставки и эффективности индексации. При этом важно обеспечивать предсказуемую производительность и эффективно использовать вычислительные ресурсы.

В команде мы разрабатываем собственное реплицированное in-memory хранилище, технологии индексации контента и инфраструктуру для поисковых сценариев.

Вам предстоит:

• Руководить командой инженеров: развивать сотрудников, участвовать в найме и отвечать за результаты команды
• Определять техническое развитие команды и принимать архитектурные решения
• Развивать технологии хранения и индексации данных, оптимизировать производительность и использование ресурсов

Пример задачи, над которой работаем прямо сейчас:

• Реализовать персонализированное ранжирование поисковой выдачи, используя возможности платформы персонализации

Почему у нас интересно:

• Масштаб, который редко встречается. Здесь даже небольшое архитектурное решение может влиять на миллионы пользователей и потребление тысяч CPU
• Сложные инженерные задачи. Мы не просто интегрируем готовые технологии, а создаём собственные решения для хранения, обработки и доставки данных в реальном времени
• Влияние на продукты. Результатами нашей работы пользуются более 300 инженеров продуктовых команд, а сама платформа лежит в основе ключевых продуктов VK
• Сильная инженерная экспертиза. Мы умеем строить системы с доступностью более четырёх девяток и постоянно работаем над тем, чтобы делать их быстрее, надёжнее и эффективнее

Требования

• Опыт руководства инженерной командой, включая people management
• Уверенное знание Java или опыт разработки на другом современном языке с готовностью перейти на Java
• Хорошее понимание алгоритмов и структур данных
• Интерес к распределённым системам, большим данным и высоконагруженным сервисам. Опыт работы с ними будет преимуществом
• Любовь к технически сложным задачам, оптимизации кода и поиску эффективных решений

Будет плюсом

• Опыт разработки поисковых или рекомендательных систем
• Знакомство с машинным обучением и инфраструктурой для ML