Оплата не указана
Вакансия находится в архиве
Требуемый опыт работы
От 3 до 6 лет
Тип занятости
Полная занятость
График работы
Полный день
Мы - команда бэкенда рекомендаций онлайн-кинотеатра Okko. Основная часть контента, которая может быть персонализирована, отдается через наши сервисы (подбор фильмов, которые пользователь видит на главной, похожие фильмы к конкретному фильму, порядок подборок на главной и еще много всего). Наши сервисы доставляют рекомендации от команды ML до финального юзера. Мы отвечаем за логику A/B экспериментов на рекомендациях, разрабатываем горячее хранилище фичей, разрабатываем собственно сами API, которые отдают рекомендации. Еще у нас есть разные ETL пайплайны и некоторые потоки данных мы слушаем в Kafka.
По сути мы отвечаем за наполнение всей главной страницы Okko, поэтому наши решения должны быть надежны и устойчивы, продуманы с точки зрения отказа каких то промежуточных сервисов, а также прозрачны для аналитики (надо уметь отвечать на вопрос «почему у этого юзера этот фильм был на этом месте?»).
Чем предстоит заниматься:
Стек: Python 3, Redis, Kafka, PostgreSQL, Clickhouse, Airflow
Что мы ожидаем от кандидата:
Будет плюсом:
Условия:
Контактная информация
Okko
Сайт: не указан
Почта: не указана
Вакансия опубликована 21.05.2024 в г. Санкт-Петербург.
Похожие вакансии
от 200 000 до 350 000 ₽
Казань
Козья слобода
Удаленная работа
Подробное описание
6 мая