Full-stack developer (Python+UI)

Задачи

• Разрабатывать и поддерживать административный портал RAISA на React и TypeScript: приложения, роли и доступы, секреты, пространства, ресурсы, репозитории, базовые образы, модели, мониторинг и отчёты;
• Разрабатывать и дорабатывать REST API на Python и FastAPI в сервисах портала, шаблонизатора и уведомлений;
• Вести функции целиком: проектировать контракт OpenAPI, реализовывать бэкенд, генерировать клиент, создавать экран и проверять права;
• Реализовывать ролевую модель на фронтенде с CASL и авторизацию на бэкенде с Keycloak, JWT и raisa_api_protected;
• Интегрировать портал с GitLab, Vault, Airflow, Superset и смежными сервисами платформы;
• Контейнеризировать сервисы и участвовать в их выкладке в Kubernetes через существующие CI/CD-пайплайны;
• Писать тесты для API на pytest, интерфейса на Vitest и сквозные тесты.

Требования

• Опыт коммерческой разработки на TypeScript/React и Python — от 4 лет суммарно, не менее двух лет на каждом стеке;
• Опыт работы с React 18: многостраничные приложения, маршрутизация, формы, таблицы, разграничение экранов по ролям;
• Уверенное владение TypeScript;
• Опыт работы с REST и OpenAPI: проектирование контрактов и использование сгенерированных клиентов;
• Знание Python и FastAPI, опыт разработки асинхронных конечных точек, работы с Pydantic и структуры «роутер — сервис — репозиторий»;
• Знание PostgreSQL, SQLAlchemy и миграций Alembic;
• Опыт аутентификации и авторизации с OAuth/OIDC, Keycloak и JWT;
• Знание Docker и понимание работы сервисов в Kubernetes;
• Опыт работы с Git и проверки кода;
• Умение самостоятельно доводить задачи от API до интерфейса;
• Будет плюсом TanStack Query, Zustand, Tailwind CSS, компонентные библиотеки, CASL или аналоги для проверки прав на клиенте, keycloak-js, HashiCorp Vault, GitLab API, pytest, Vitest, Testing Library, Streamlit, шаблоны пользовательских приложений для работы с данными, понимание контура MLOps на уровне интеграций портала, GitLab CI и Helm.

Условия

• Долгосрочный проект;
• Старт ASAP.

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