Location: Москва
Workplace: Комбинированный
VK Реклама — платформа, которая объединяет все крупнейшие в России и СНГ социальные сети и сервисы с общим охватом более 140 млн человек. Благодаря VK Рекламе у рекламодателей есть единая точка доступа к аудитории рунета и колоссальному объёму мобильного трафика высокого качества.
Ядро рекламной системы — аукцион, обеспечивающий эффективную реализацию выбранных рекламодателями стратегий ставок и подбор рекламы для пользователей.
Мы ищем ML-специалиста, которому интересно глубоко погрузиться в механику аукциона, растить эффективность рекламных продуктов и стратегий ставок с помощью методов машинного обучения.
Что предлагаем:
Возможность внедрять решения, влияющие на ~100 млн пользователей ежедневно
Интересную предметную область - реклама сочетает в себе рекомендательную систему и аукцион со множеством дополнительных механизмов
Технологические платформы компании, упрощающие внедрения в рантайм
Задачи
Разрабатывать и улучшать ML-модели ранжирования в аукционе
Проводить AБ эксперименты с моделями в высоконагруженной системе
Оптимизировать производительность существующих алгоритмов
Требования
Знание классических методов машинного обучения (линейные модели, градиентный бустинг, матричные факторизации, методы NLP) и DL
Понимание принципов и методов предобработки данных, feature engineering и оценки моделей
Практический опыт разработки на Java, Python или C++
Знание алгоритмов и структур данных
Уверенное владение SQL
Будет плюсом
Опыт разработки рекомендательных систем
Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, YTsaurus)
Location: Москва
Workplace: Комбинированный
VK Видео — крупнейший российский видеосервис: ежедневно им пользуются десятки миллионов человек. Перед нами стоит амбициозная задача — развивать видеосервис № 1 в России и внедрять новые технологии. Нашим продуктом пользуются на разных устройствах (мобильные, телевизоры, веб), а ещё у нас есть несколько различных приложений (выделенные приложения VK Видео, приложения соцсети ВКонтакте).
Мы ищем сильных ML-инженеров, которые помогут сделать наш продукт ещё более приятным и увлекательным для пользователей.
Сейчас наша команда работает над улучшением качества в разных компонентах продукта:
Рекомендации в персональной ленте
Ранжирование в блоке
«Смотреть позже»
Рекомендации в тематических витринах, например Кино, Детское, Спорт и др.
Ранжирование табов тематик и блоков видео
Умные пуши и др.
Задачи
Улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования
Анализировать потребление контента, выдвигать и проверять гипотезы, проводить А/B-тесты
Тесно взаимодействовать с командами разработки, продуктовой аналитики и продуктовыми менеджерами
Разбираться в незнакомых технологиях
Принимать участие в разработке сервисов (внедрять алгоритмы в бэкенд на Java)
Требования
Совокупный опыт работы в ML от трёх лет
Знание классических алгоритмов и принципов ML
Знание алгоритмов и структур данных
Уверенное владение Python, базовые знания SQL
Открытость, самостоятельность и проактивность
Будет плюсом
Опыт в сфере рекомендаций или смежных областях (поиск, реклама, маркетинг и др.) на позиции уровня Middle и выше
Опыт разработки сервисов на объектно ориентированном языке (C++, C#, Java, Python и др.) или Go
Опыт работы с технологиями обработки больших данных (Hadoop, Hive, Spark, YT и др.)
Location: Москва
Workplace: Комбинированный
Мы ищем ML-инженера в команду рекомендаций Ленты социальной сети Одноклассники. Команда развивает персонализацию постов, фотографий и видео, повышает вовлечённость пользователей, помогает авторам находить свою аудиторию и делает Ленту более разнообразной.
Задачи
Разработка факторов и моделей ранжирования
Обучение и внедрение ML-моделей в production
Развитие высоконагруженных сервисов рекомендаций
Проведение и анализ A/B-тестов
Требования
Опыт работы ML-инженером от двух лет
Знание алгоритмов машинного обучения и принципов построения рекомендательных систем
Опыт промышленной разработки на Java
Понимание принципов работы высоконагруженных систем
Будет плюсом
Опыт разработки рекомендательных систем и моделей ранжирования
Опыт проведения и анализа A/B-тестов
Опыт работы с YTsaurus, CatBoost, Spring и Java
Москва
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Location: Москва
Workplace: гибкий
VK Реклама — платформа, которая объединяет все крупнейшие в России и СНГ социальные сети и сервисы с общим охватом более 140 млн человек. Благодаря VK Рекламе у рекламодателей есть единая точка доступа к аудитории рунета и колоссальному объёму мобильного трафика высокого качества.
Ядро рекламной системы — аукцион, обеспечивающий эффективную реализацию выбранных рекламодателями стратегий ставок и подбор рекламы для пользователей. Мы ищем руководителя в команду вертикалей рекламы, которому интересно глубоко погрузиться в механику аукциона, растить эффективность рекламных продуктов и стратегий ставок с помощью методов машинного обучения.
Что предлагаем:
Возможность внедрять решения, влияющие на ~100 млн пользователей ежедневно
Интересную предметную область — реклама сочетает в себе рекомендательную систему и аукцион со множеством дополнительных механизмов
Технологические платформы компании, упрощающие внедрения в рантайм
Задачи
Руководить командой: наём, развитие, performance review
Декомпозировать бизнес-цели и проекты до уровня задач для команды
Повышать эффективность рекламы при помощи ML-алгоритмов
Предлагать новые решения и проводить A/B-эксперименты для оценки гипотез
Обеспечивать стабильность ML-решений в высоконагруженном рантайме
Требования
Опыт руководства командой ML или разработки от двух лет
Опыт развития команды, проведения code review
Практический опыт разработки на Java, Python или C++
Знание классических методов машинного обучения (линейные модели, градиентный бустинг, матричные факторизации, методы NLP) и DL
Понимание принципов и методов предобработки данных, feature engineering и оценки моделей
Знание алгоритмов и структур данных
Будет плюсом
Опыт разработки рекомендательных систем
Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop, YTsaurus)
Location: Санкт-Петербург
Workplace: гибкий
VK Знакомства — сервис, который позволяет пользователям найти друг друга по идеальным совпадениям интересов, хобби, музыкальных вкусов и многим другим параметрам. Наша цель — непрерывно развивать продукт, которым ежемесячно пользуются 3,1 миллиона людей.
Ищем Frontend-разработчика, который усилит нашу команду.
Задачи
Участвовать в разработке, используя TypeScript, React, unit-тесты
Применять готовые компоненты из библиотеки и создавать новые
Уделять внимание код-ревью
Уделять внимание производительности, отзывчивости и удобству пользования сервисом, а также архитектуре и сложным взаимодействиям с продуктом в реальном времени
Уделять внимание DX, ускорять сборку, менять архитектуру, улучшать документацию
Взаимодействовать с разработчиками, тестировщиками, дизайнерами, менеджерами, а также с другими инфраструктурными командами
Требования
Отличное знание JavaScript
Уверенное владение TypeScript и React
Хорошее понимание, как устроен веб
Умение разбираться в кросс-браузерной адаптивной вёрстке
Опыт работы с Redux, REST API, Git
Коммуникабельность и инициативность — разработка наших проектов предполагает тесное общение как внутри команды, так и с внешними разработчиками мини-приложений
Будет плюсом
Умение работать в команде
Способность чётко аргументировать свою позицию и готовность нести ответственность за результат
Понимание, как правильно делать анимации в вебе
Знание платформы VK Mini Apps
Опыт разработки веб-приложений под мобильные браузеры
Опыт разработки SPA-приложений
Location: Санкт-Петербург
Workplace: гибкий
Мы работаем над самой масштабной контентной платформой в рунете: по объёму, форматам, времени потребления и аудитории. Видеовитрина с различными категориями, высоконагруженные трансляции, аналитика и десятки миллионов пользователей — это всё про нас.
Мы — Авторский блок VK Видео. Создаём и развиваем инструменты, которыми авторы пользуются каждый день: от загрузки и публикации видео до управления контентом, оформления канала и анализа статистики потребления контента авторов.
Наши задачи — это сочетание разработки продуктовых фич, работы с высоконагруженными сервисами и решения сложных технических задач. Мы работаем с большими объёмами данных, развиваем аналитику потребления контента, обеспечиваем стабильность загрузок и создаём удобный авторский опыт на десктопе и в мобильных браузерах и приложениях.
Почему у нас интересно:
Ты будешь работать над продуктом с большой аудиторией, решать разнообразные инженерные задачи и видеть реальное влияние своей работы на опыт авторов
У нас есть место как для запуска новых фич с нуля, так и для архитектурных улучшений, оптимизации производительности и развития технической платформы
Задачи
Заниматься продуктовым и техническим развитием видеосервисов и системы аналитики для них
Развивать API-сервис видео
Интегрировать технологии работы с видео в существующую инфраструктуру
Улучшать платформу видео с нагрузкой в миллиард ежедневных просмотров
Работать над платформой трансляций, которая выдерживает трафик до 3 Тбит/сек и 1,8 млн онлайн-просмотров
Требования
Вы разбираетесь в классических алгоритмах и структурах данных
Работали с JS и React
Понимаете, что такое настоящий highload, и готовы драться за каждую миллисекунду
Представляете принцип работы с масштабируемыми нагруженными системами — вам знакомы слова балансировка, шардирование и репликация
Можете разобраться в том, что написали другие разработчики (да-да, старого кода у нас много)
Командный игрок — с вами комфортно общаться, вы умеете договариваться с коллегами из своей и других команд
Location: Москва
Workplace: гибкий
Мы разрабатываем крупнейший мессенджер в России, чтобы соединять людей, сервисы и компании. Создаём простые и удобные инструменты коммуникации.
Задачи
Чем предстоит заниматься:
Разрабатывать и поддерживать frontend-приложения на React и TypeScript
Реализовывать адаптивные интерфейсы для desktop- и mobile-сценариев
Интегрироваться с backend API, внешними сервисами и при необходимости с возможностями мобильного приложения через bridge/API хоста
Поддерживать и улучшать существующую кодовую базу: рефакторинг, устранение технического долга, повышение стабильности и читаемости кода
Писать unit- и интеграционные тесты
Участвовать в декомпозиции, оценке и планировании задач
Участвовать в код-ревью и обмене знаниями внутри команды
Взаимодействовать с backend-разработчиками, дизайнерами, аналитиками, QA и продуктовой командой
Участвовать в проектировании frontend-приложений и выборе технических решений
Разрабатывать и поддерживать веб-мини-приложения, работающие внутри мобильного приложения / WebView
Разрабатывать и поддерживать переиспользуемые UI-компоненты и дизайн-систему
Работать с производительностью: оптимизировать загрузку, размер бандла, рендеринг, Core Web Vitals, Lighthouse-метрики
Участвовать в улучшении инструментов и процессов разработки: сборки, CI/CD, проверок качества и автоматизации
Писать техническую документацию, гайды и инструкции для команды
Требования
Что ожидаем от кандидата:
Коммерческий опыт frontend-разработки на JavaScript/TypeScript от трёх лет
Уверенный опыт коммерческой разработки на React
Уверенное знание TypeScript, React, компонентного подхода, хуков, управления состоянием и жизненного цикла приложения
Умение самостоятельно разрабатывать и поддерживать frontend-функциональность в рамках поставленных задач
Умение декомпозировать задачи на понятные технические шаги
Способность предлагать технические решения и обсуждать их с командой
Опыт работы с библиотеками управления состоянием: Redux или аналогичными
Уверенное знание HTML, CSS, адаптивной и кросс-браузерной вёрстки
Опыт интеграции с REST API, WebSocket и асинхронными сценариями взаимодействия с backend
Опыт написания тестов: Jest, React Testing Library или похожий стек
Уверенное владение Git: ветки, merge/rebase, pull/merge request, code review
Понимание принципов frontend-производительности: lazy loading, code splitting, tree shaking, оптимизация ассетов, Web Vitals
Опыт работы с CSS Modules, CSS-in-JS, PostCSS, Sass или аналогичными инструментами
Понимание особенностей разработки под mobile web: адаптивность, touch-сценарии, ограничения браузеров и WebView
Опыт работы с инструментами сборки: Webpack, Vite, Rspack или аналогичными
Будет плюсом
Опыт разработки веб-приложений внутри WebView или мобильных mini app-сценариев
Опыт настройки или поддержки инструментов сборки: Webpack, Vite, Rspack или аналогичных
Умение работать с задачами высокой неопределённости
Готовность общаться напрямую с бизнес-заказчиками и помогать уточнять требования
Способность и готовность разобраться в смежных областях при необходимости, например в CI/CD
Английский язык на уровне чтения технической документации
Location: Москва
Workplace: гибкий
VK Pay — финтех-сервис, которым пользуются 60 миллионов человек в месяц и который включает в себя системы приёма платежей для В2В и В2С.
Ищем опытного Frontend-разработчика в направление разработки VK Pay.
Задачи
Проектирование, разработка и поддержка интерфейсов платёжных решений
Проектирование архитектуры frontend-части и методов взаимодействия с серверной частью
Поддержка и рефакторинг существующего кода
Планирование и оценка задач
Реализация новых функциональных возможностей
Проведение код ревью и ревью технических решений
Требования
Имеете опыт коммерческой разработки в роли frontend-разработчика от трёх лет
Владеете React, TypeScript
Умеете верстать и не боитесь CSS
Умеете работать с Git
Умеете дебажить и решать проблемы
Умеете работать в команде и следовать соглашениям
Location: Санкт-Петербург
Workplace: Комбинированный
VK с самого основания соцсети стала точкой сближения пользователей друг с другом, а авторов — с их аудиторией. Здесь рождаются локальные мемы и вырастают известные на всю платформу блогеры; здесь можно делиться творчеством на многомиллионную аудиторию и не оставаться незамеченным благодаря умным алгоритмам рекомендаций.
Наша команда развивает ML-механики авторов: помогаем пользователям находить действительно интересный контент, а авторам — быстрее набирать охваты и стабильно расти на платформе. Мы работаем на стыке хайлоадного бэкенда и продуктовых экспериментов: строим и улучшаем пайплайны данных, разрабатываем модели подбора релевантного контента и ранжирования, запускаем A/B‑эксперименты и доводим решения до стабильного продакшен-рантайма.
Мы ищем ML‑разработчика, который вместе с нами будет развивать механики роста авторов и создавать новые модели подбора заинтересованной аудитории под конкретных авторов и их контент — от формулировки гипотез и обучения моделей до внедрения и измеримого влияния на ключевые метрики продукта.
Задачи
Улучшать базовое качество рекомендаций и ранжирования
Анализировать поведение пользователей и потребление контента, выдвигать и проверять продуктовые гипотезы
Строить и поддерживать end‑to‑end пайплайны моделей: от данных и обучения до продакшен‑внедрения и мониторинга метрик
Принимать участие в разработке сервисов, внедрять алгоритмы в бэкенд на Java
Проводить A/B-тестирование и принимать решения с влиянием на огромную аудиторию пользователей ВК
Требования
Знание классических алгоритмов и принципов ML
Понимание основных принципов работы рекомендательных систем
Знание математической статистики и методики проведения A/B-тестирования
Уверенное владение Python/Java и SQL
Открытость, самостоятельность, проактивность
Location: Москва
Workplace: гибкий
ML Media — продукт ML R&D: единый gateway для различных AI-технологий. Продуктовые команды VK интегрируются с платформой один раз и получают доступ ко всему спектру речевых и мультимедийных ML-моделей:
ASR — распознавание речи: синхронное, асинхронное (длинные аудио) и realtime-стриминг
TTS — синтез речи
CV — компьютерное зрение: детекция лиц, оценка качества видео, deepfake-детекция, OCR
VQE — улучшение качества речи: шумоподавление, определение голосовой активности
Диаризация — разметка аудио по спикерам
Суммаризация — краткое содержание аудио и видео на базе LLM: главные тезисы длинных записей за секунды, а не часы прослушивания
За единым API платформа скрывает всю инженерную обвязку: маршрутизацию и балансировку нагрузки на GPU-парк с моделями на NVIDIA Triton Inference Server и vLLM, квоты и рейт-лимиты, асинхронную обработку длинных медиа, защиту GPU-парка от перегрузки и наблюдаемость всего контура.
ML Media уже интегрирована с ключевыми продуктами VK: MAX, VK Мессенджер, VK ID, VK Звонки и VK Видео. Наши пользователи — миллионы людей, которые каждый день распознают и синтезируют речь, общаются с голосовыми ассистентами и смотрят видео.
Сейчас мы проходим трек платформизации существующих технологий: ASR, TTS, CV и другие сервисы уже работают в production по отдельности — мы объединяем их в единую платформу с общим API, единой плоскостью управления и общей инфраструктурой. Отдельная инженерная задача — сделать так, чтобы подключение новой технологии к платформе занимало дни, а не месяцы.
Команда интеграции технологий разрабатывает компоненты платформы — API-шлюз (gRPC, REST и MCP для LLM-агентов), плоскость управления (пользователи, токены, квоты), асинхронный контур обработки задач и клиентский инструментарий (CLI, MCP) — и отвечает за то, чтобы research-модели становились надёжными production-API.
Задачи
Разработка платформы: API-шлюз (gRPC, REST, MCP), плоскость управления (пользователи, токены, квоты), асинхронный контур обработки задач, клиентский инструментарий (CLI, MCP)
Поддержка существующих интеграций: сопровождение интеграций продуктовых команд (MAX, VK Мессенджер, VK ID, VK Звонки, VK Видео), помощь в подключении, разбор инцидентов
Балансировка и роутинг запросов к ML-бэкендам: кастомные gRPC balancer'ы, health-probing реальными inference-запросами, теговый роутинг моделей
Admission control на основе утилизации GPU: метрики throughput, гистерезис throttle/reject, сигналы автоскейлеру
Асинхронная обработка длинных медиа: Kafka-воркеры, outbox, ретраи и восстановление задач, партиционирование таблиц PostgreSQL
Наблюдаемость и эксплуатация: Prometheus-метрики, Sentry, структурированные логи, поиск узких мест
Взаимодействие с ML-командами и продуктовыми заказчиками, участие в проработке архитектуры
Требования
Опыт коммерческой разработки на Go
Уверенное владение конкурентностью: goroutines, context, errgroup, graceful shutdown
Опыт проектирования отказоустойчивых высоконагруженных систем
Опыт с gRPC (streaming, interceptors), PostgreSQL, Redis, Kafka или другими брокерами сообщений
Навыки диагностики production-проблем: метрики, логи, профилирование
Системное мышление
Будет плюсом
Опыт с NVIDIA Triton Inference Server, vLLM или другими платформами ML-сервинга
Понимание метрик ML-инференса: real-time factor, throughput, latency, утилизация GPU
Опыт разработки кастомных gRPC balancer'ов или resolver'ов
Опыт с admission control, capacity planning, автоскейлингом
Понимание agentic AI: MCP, tool calling
Опыт с sqlc, testcontainers, codegen-пайплайнами
Знание Python — для взаимодействия с ML-кодом бэкендов
Location: Санкт-Петербург
Workplace: гибкий
ВКонтакте — один из самых высоконагруженных проектов рунета. В сутки у нас бывает до 30 релизов и 125 миллиардов запросов к API. Всё это вытягивает небольшая команда разработчиков, где каждый — суперпрофессионал, который нашёл интересные для себя задачи.
Мы находимся в поисках руководителя команды разработки в Ленту.
У нас интересно, потому что:
Наши разделы посещают десятки миллионов пользователей ВКонтакте
Мы обсуждаем и прорабатываем фичи всей командой как с продуктовой, так и с технической точки зрения
Заботимся о надёжности — мониторим ошибки и производительность
Проводим A/B-эксперименты и принимаем решения на основе полученных данных
У нас быстрые циклы разработки, частые релизы и минимум бюрократии
Стек: Go/PHP, SQL/KV, grpc, http.
Задачи
Руководить сильной командой, которая отвечает за ключевые части ВКонтакте: новостные ленты, постинг, социальный граф и многое другое
Участвовать в распиле монолита ВКонтакте, писать новые микросервисы на Go
Прорабатывать новые сервисы с учётом настоящего highload: у нас десятки тысяч QPS
Нанимать новых разработчиков
Требования
Опыт руководства командой от двух лет
Вы — командный игрок, с вами комфортно общаться, вы умеете договариваться со смежниками и стейкхолдерами
Разбираетесь в классических алгоритмах и структурах данных
Понимаете, что такое настоящий highload и умеете его «готовить»
Умеете работать с масштабируемыми нагруженными системами, вам знакомы слова «балансировка», «шардирование» и «репликация»
Знаете Go и готовы разбираться в Legacy PHP коде
leadСанкт-Петербург; Мы находимся в поисках руководителя команды разработки в Ленту
Location: Москва
Workplace: гибкий
Наша команда развивает один из ключевых продуктов на стыке Social Commerce и AdTech. Проекту чуть больше полутора лет — он уже успешно прошёл этап становления, получил порядка 10 тысяч активных рекламодателей и 40 тысяч авторов контента и продолжает активно расти.
Мы создаём платформу, которая объединяет рекламодателей, авторов контента и аудиторию, делая рекламу максимально естественной, полезной и эффективной. Развиваем инструменты нативной рекламы, которые органично становятся частью пользовательского опыта, а также технологии influence- и performance-маркетинга, позволяющие рекламодателям получать измеримые результаты, а авторам — эффективно монетизировать свой контент.
Помимо прямого направления работы с рекламой, мы активно развиваем продукт Social Commerce — одно из самых быстрорастущих направлений цифровой экономики. Покупки всё чаще совершаются благодаря рекомендациям авторов и сообществ, а качественный контент становится важной частью пути пользователя к покупке. Мы строим платформу, которая помогает брендам, авторам и пользователям взаимодействовать максимально эффективно, объединяя современные рекламные технологии, аналитику и инструменты монетизации.
Почему стоит присоединиться:
Работа над современной микросервисной платформой без многолетнего легаси
Современный технологический стек: Go, React, PostgreSQL, Kafka, облачная инфраструктура
Возможность влиять на архитектуру, технические решения и развитие продукта
Пространство для реализации собственных инженерных инициатив и внедрения лучших практик разработки
Команда, ориентированная на качество, скорость развития продукта и профессиональный рост
Задачи
Создание и развитие доменных направлений новой платформы influence/performance-маркетинга
Участие в системном дизайне
Участие в краткосрочном и долгосрочном планировании продуктовых и технических задач своей команды
Требования
Опыт коммерческой бэкенд-разработки от трёх лет
Опыт разработки на Go от двух лет
Уверенное знание PostgreSQL: проектирование схем данных, написание и оптимизация SQL-запросов
Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ или аналогами)
Опыт работы с in-memory-хранилищами (Redis или аналогами)
Понимание принципов построения микросервисной архитектуры и взаимодействия сервисов
Опыт разработки и сопровождения REST/gRPC API
Знание классических алгоритмов и структур данных
Понимание сетевого взаимодействия, HTTP, TCP/IP и принципов работы распределённых систем
Опыт работы с Docker и понимание процесса доставки приложений в облачную инфраструктуру
Умение самостоятельно декомпозировать задачи, оценивать объём работ и доводить их до результата
Готовность участвовать в проектировании решений и обсуждении архитектуры
Будет плюсом
Опыт работы в AdTech, MarTech, Influence Marketing или Performance Marketing
Опыт работы с системами наблюдаемости (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry или аналогами)
Опыт работы с CI/CD
Понимание принципов отказоустойчивости, идемпотентности и обработки ошибок в распределённых системах
Опыт написания интеграционных и нагрузочных тестов
Location: Москва
Workplace: гибкий
В рекомендациях, поиске и рекламе ключевую роль играют эмбеддинги — векторные представления контента. Их нужно считать в поточном режиме для всех новых объектов (видео, изображений, постов, рекламных объявлений) и быстро доставить в систему ранжирования Discovery Runtime.
Feature Flow предоставляет ML-командам возможность самостоятельно управлять графами поточного обогащения данных и расчёта моделей. Платформа реализует материализацию таких графов в пайплайны стриминговой обработки данных, используя фреймворк Stream Flow. Результаты расчётов записываются в распределённое хранилище YTSaurus.
Наша команда пишет на Java 21, использует Spring Boot, YTSaurus, Postgres, Gradle, GitLab CI, Grafana и множество внутренних инструментов.
Задачи
Улучшение UX, снижение TTM
Интеграция новых сценариев
Оптимизация ресурсов
Обеспечение надёжности
Миграция пайплайнов из неплатформенных решений
Требования
Опыт разработки на Java от пяти лет
Опыт в проектировании отказоустойчивых сервисов
Уже управляли командой разработки из 5+ человек
Желание быстро осваивать новые технологии и подходы
Location: Москва
Workplace: гибкий
Мы — команда рекламы e-commerce и сайтов в подразделении VK Рекламы. Занимаемся разработкой и поддержкой сервисов для рекламы товаров в интернете. В наши задачи входят как интеграции со смежными командами, так и с внешними партнёрами, построение пайплайнов обработки данных, а также непосредственно показ рекламы.
Задачи
Разработка и поддержка высоконагруженных бэкенд-сервисов в области рекламы e-commerce и рекламного кабинета
Создание и совершенствование систем антифрода для защиты рекламного бюджета
Разработка пайплайнов обработки событий в реальном времени (миллионы событий в сутки)
Разработка новых рекламных форматов
Работы по повышению отказоустойчивости и надёжности, мониторинг системы
Требования
Опыт коммерческой разработки на Golang и Python
Знание и практический опыт работы с реляционными БД, Redis, Kafka и ClickHouse
Опыт работы в среде Linux
Основы computer science: знания о компьютерных сетях, сетевых протоколах, работе операционных систем
Умение ясно доносить идеи и оценивать сроки выполнения задач
Желание учиться новому
Будет плюсом
Опыт работы с YTsaurus
Опыт в доменах рекламных технологий AdTech, e-commerce
Location: Москва
Workplace: Комбинированный
Мы — команда внутренних сервисов Поиска. Мы создаём внутренние сервисы и дата-пайплайны для сбора, обработки и доставки данных, необходимых поиску и другим продуктам экосистемы. Среди наших задач — интеграции с различными источниками и хранилищами, управление обработкой заданий и инструменты браузерной автоматизации. Часть системы представляет собой зрелую кодовую базу на Node.js и Python, а новые сервисы мы разрабатываем преимущественно на Python и Go.
Задачи
Разрабатывать и поддерживать дата-пайплайны и внутренние микросервисы поисковой платформы
Создавать инструменты для сбора, обработки и обогащения данных из различных источников
Развивать сервисы браузерной автоматизации и сетевого взаимодействия
Улучшать существующие системы на Node.js и Python, разрабатывать новые сервисы на Python и Go
Повышать надёжность обработки данных: работать с параллелизмом, тайм-аутами, повторными попытками и обработкой ошибок
Требования
Хорошее знание Python и (или) Go
Знакомство с алгоритмами и структурами данных
Понимание асинхронного программирования, конкурентности и многопоточности
Понимание принципов разработки backend-сервисов и сетевого взаимодействия
Готовность разбираться в большой существующей кодовой базе и поддерживать production-системы
Будет плюсом
Знание Node.js будет плюсом, но не является обязательным.
Location: Москва
Workplace: гибкий
Мы ищем cтаршего разработчика в команду, отвечающую за разработку контентных сервисов ВКонтакте. VK Лента — это «сердце» социальной сети, а наша команда также отвечает за стены и постинг. Главная задача — участвовать в продуктовом развитии и переносе бэкендной части на новую архитектуру и язык Go. Вы будете работать как с существующим монолитом на PHP, так и с новыми микросервисами, обеспечивая их высокую производительность и надёжность.
Задачи
Разработка и развитие backend-функциональности продуктовой части VK Ленты (как монолита на PHP, так и микросервисов на Go)
Участие в выносе и переработке функциональности из монолита в Go-сервисы
Проектирование и реализация новых сервисов, API и внутренних интеграций
Оптимизация производительности, стабильности и масштабируемости backend-решений
Участие в проработке архитектуры и технических решений по продуктовым задачам
Интеграция с внутренними платформами и смежными сервисами рекомендаций, видео и ленты
Разбор инцидентов, поиск узких мест, улучшение наблюдаемости и качества эксплуатации
Взаимодействие с аналитиками, продактами, клиентскими и смежными backend-командами
Участие в code review, техническом обсуждении задач и формировании инженерных практик команды
Требования
Уверенное владение Go и опыт промышленной backend-разработки
Опыт проектирования и разработки высоконагруженных сервисов
Понимание вопросов отказоустойчивости, производительности и деградации функциональности
Понимание принципов микросервисной архитектуры и интеграционного взаимодействия между сервисами
Опыт работы с key-value БД, ClickHouse
Опыт работы с асинхронными взаимодействиями, очередями
Умение писать понятный, поддерживаемый код и разбираться в чужом коде
Навыки профилирования, отладки и анализа проблем
Опыт участия в командной разработке: code review, декомпозиции задач, взаимодействии со смежными командами
Будет плюсом
Опыт миграции функциональности из монолита в микросервисы
Знание PHP/KPHP
Опыт работы с highload-продуктами и рекомендательными/контентными системами
Location: Москва
Workplace: Дистанционный
Команда занимается разработкой и поддержкой HR-сервисов по направлению рекрутмента. Архитектурно это поддержка монолита и разработка новых микросервисов. Мы напрямую взаимодействуем с заказчиками, помогаем проектировать и разрабатывать новые бизнес-процессы и улучшаем существующий опыт пользователей в системе.
Задачи
Работа на проектах HR-тех, в команде 10+ человек
Активная вовлечённость в постановку и анализ задач
Fullstack-разработка новых бизнес-процессов систем найма сотрудников
Прямая работа с заказчиком
Поддержка существующих уже реализованных процессов в сервисах
Требования
Больше двух лет разработки на Python
Опыт разработки web-сервисов в монолитной и микросервисной парадигме
Уверенное знание SQL или DjangoORM
Будет плюсом
Опыт разработки на Django, Django-ninja
Опыт фронтенд-разработки на TypeScript/React или желание обучиться фронтенд-разработке
Location: Москва
Workplace: гибкий
Наша команда разрабатывает и поддерживает движки
— специализированные базы данных, являющиеся основой большинства сервисов ВКонтакте. В зоне нашей ответственности десятки различных типов движков и сотни развёрнутых высоконагруженных кластеров, обрабатывающих миллионы запросов в секунду.
Задачи
Доработка и оптимизация движков для переноса их в облако
Реализация механизма захвата изменения данных (CDC) для миграции и аналитики
Разработка решений для миграции с движков на общие решения
Требования
Опыт разработки на C++ (стандарт C++20 и выше)
Опыт разработки на Go или желание освоить этот язык
Знание алгоритмов и структур данных
Навыки разработки многопоточных приложений
Будет плюсом
Наличие практического опыта администрирования систем, DevOps.