Pracujeme na nové generaci serveru Lide.cz – pojďte s námi porazit ostatní sociální platformy. Každý den zaznamenáváme zhruba 2 miliony zobrazení embedu, vyšší desítky tisíc nových komentářů a vyšší stovky tisíc lajků. V posledních letech šlapeme do integrace velkých jazykových modelů a píšeme si vlastní jednoduché klasifikátory i doporučovací systém.
Na čem pracujeme a na co se můžete těšit?
- jednoduché klasifikátory a signály z chování uživatelů a komentářů,
- doporučovací logiku (personalizace, trendy, relevance),
- podobnost obsahu/uživatelů, včetně práce s vektory a jejich vyhledáváním,
- integraci velkých jazykových modelů do reálného provozu.
- Píšeme v Pythonu 3, používáme FastAPI, Flask, Strawberry nebo SQLAlchemy.
- Využíváme Git. Nad každou provedenou změnou v kódu se automaticky spustí testy, zabalí se do docker kontejneru a nasadí se do Kubernetes.
- Provozujeme SCRUM a nezapomínáme na Code review.
- Pracujeme v menších vývojových týmech o cca pěti až osmi vývojářích. S ostatními týmy v naší divizi sdílíme technologický základ, takže si rádi pomáháme a předáváme znalosti.
- Jsme u celého procesu vývoje – od nápadu, přes návrh architektury až po samotnou implementaci v námi zvolených technologiích.
Hledáme kolegu, který...
- má zkušenost s backendem v Pythonu,
- má znalost asynchronního programování a umí navrhovat věci tak, aby fungovaly i ve velkém provozu,
- přemýšlí o výkonu, latenci, cachování a škálování (aplikace i databáze),
- nám pomůže vylepšit a dále rozvíjet náš doporučovací algoritmus, konkrétně:
- ví, co je kolaborativní filtrování, podobnost uživatelů/obsahu, případně ranking,
- řešil nebo chce řešit vyhledávání podobných vektorů / embeddingy / NN,
- má chuť podílet se na vývoji sociálních prvků Seznamu,
- rád pracuje v týmu, zajímá se o nové trendy, učí se novým věcem a sdílí svoje know-how s ostatními,
- nebojí se řešit zajímavé problémy a přemýšlí nad nimi.
Jaké zkušenosti navíc oceníme?
- Zkušenost s distribuovanou architekturou a Kafkou.
- Zabýval(a) jste se performance optimalizacemi aplikace či databáze.
- V minulosti jste již pracoval(a) na doporučovacích algoritmech.
- Hlubší znalosti databází:
- Elasticsearch (fulltext / relevance / agregace / vektorové hledání),
- Redis (cache / pipeliny / sorted sety / optimalizace),
- PostgreSQL (optimalizace dotazů, komplexní práce s daty).
Jak probíhá výběrové řízení?
- Prescreen
Úvodní call, kde si sladíme očekávání a projdeme vaše zkušenosti. - Technický test – Codility
Online doma - Technický pohovor
Osobně v Praze.
