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Développeur(se) de logiciel senior spécialisé en moteurs de recherche
Компания-единорог с отличным финансированием (Series D) и социально значимым продуктом. Предлагаются опционы, конкурентная зарплата и работа с передовым стеком технологий (AI, Vector Search).
Сложность вакансии
Роль требует глубокой экспертизы в узкой нише поисковых движков (Elasticsearch, Lucene) и понимания современных AI-технологий (векторный поиск, LLM). Высокая ответственность за архитектуру распределенных систем в быстрорастущем стартапе уровня 'единорог'.
Анализ зарплаты
Зарплата в объявлении не указана, но для Senior-разработчика в Монреале/Торонто в компании такого уровня (Series D) рыночный диапазон составляет 140k-190k CAD. Предложение опционов (equity) может значительно увеличить совокупный доход.
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Присоединяйтесь к MaintainX, чтобы создавать поисковые системы нового поколения для индустриальных гигантов!
Описание вакансии
MaintainX est la première plateforme mobile de gestion des procédures pour les travailleurs de l'industrie et les travailleurs de première ligne. Nous construisons le GitHub pour les procédures de travail réelles telles que la maintenance, la sécurité et les opérations, et nous améliorons l'efficacité opérationnelle de plus de 12,000+ entreprises, dont Duracell, Univar Solutions Inc., Titan America, McDonalds, Brenntag, Cintas, Michaels, and Shell.
Nous avons récemment conclu un financement de série D de 150 millions de dollars, ce qui porte notre financement total à 254 millions de dollars et valorise l'entreprise à 2,5 milliards de dollars.
Nous voulons que MaintainX soit la plateforme d'exécution du travail par excellence pour les fabricants, dans les domaines de la maintenance, des opérations et de la sécurité. Pour ce faire, nous mettons en place une nouvelle équipe d'ingénieurs spécialisés dans la recherche afin de développer des systèmes d'indexation et de récupération de données de classe mondiale qui faciliteront la découverte sur l'ensemble de la plateforme.
Ce que vous ferez
- Concevoir et développer la plateforme de recherche et de récupération de données de bout en bout de MaintainX — des pipelines d’indexation et systèmes de ranking jusqu’aux couches de requêtes orientées IA.
- Collaborer avec les équipes produit et les experts métiers afin de modéliser la recherche à travers les entités clés telles que les ordres de travail, les actifs et les procédures, en garantissant des résultats hautement pertinents.
- Livrer rapidement, itérer rapidement, lancer des versions initiales, recueillir des retours et améliorer continuellement.
- Exploiter et optimiser des systèmes distribués en garantissant fiabilité, performance et scalabilité en conditions réelles.
- Piloter les décisions d’architecture en équilibrant justesse, performance et maintenabilité à long terme.
- Gérer les intégrations entre les systèmes de recherche et les sources de données amont.
- Explorer la recherche sémantique, la récupération vectorielle et l’amélioration de la pertinence via l’IA en utilisant des outils modernes de machine learning.
- Participer aux astreintes (actuellement pendant les heures ouvrées).
À propos de vous:
- Expérience pratique dans la conception, le développement et l’exploitation de systèmes de recherche en production de bout en bout — incluant l’indexation, l’exécution des requêtes, l’optimisation de la pertinence et l’infrastructure — avec des technologies telles que Elasticsearch, OpenSearch, Lucene, Solr ou équivalent.
- Bonne compréhension des embeddings, du chunking et des stratégies de récupération d’information.
- Maîtrise des optimisations spécifiques à la recherche : analyseurs, BM25, dimensionnement des shards, santé des clusters et optimisation de la pertinence.
- Capacité à mener un système de l’implémentation au déploiement et à l’exploitation en production, en intervenant sur les services backend, les pipelines de données et les points d’intégration si nécessaire.
Atouts supplémentaires:
- Expérience dans l’évaluation et l’amélioration de la pertinence des résultats de recherche à l’aide d’analyses qualitatives et de métriques quantitatives.
- Expérience dans le déploiement de systèmes backend intégrant l’IA ou des LLM.
- À l’aise avec les outils d’IA modernes comme GPT, Copilot ou Cursor pour améliorer la productivité et optimiser le développement.
- Compréhension des environnements multi-tenant et de la sécurité des données, incluant les ACL, les contrôles d’accès au niveau des champs et la partition sécurisée des index.
- Expérience dans la mise en place d’outils d’observabilité et de métriques de succès pour surveiller la performance, l’utilisation et l’impact des systèmes.
Ce que nous vous offrons:
- Un salaire compétitif et des opportunités d'équité significatives.
- Couverture des soins de santé, des soins dentaires et des soins de la vue.
- Programme d'inscription 401(k) / RRSP.
- Prenez les congés dont vous avez besoin.
- Une culture du travail où :
- Vous travaillerez aux côtés de personnes du monde entier qui reflètent les principes de MaintainX : Intelligents, Humbles, Optimistes.
- Nous croyons en la méritocratie, où les idées et les efforts sont publiquement célébrés.
Notre mission est d’offrir une plateforme centralisée pour la maintenance, les réparations et les opérations, afin de faire tourner le monde physique sans interruption. Nous croyons que le plus grand atout d’une organisation, ce sont les personnes qui en font partie. C’est pourquoi nous avons conçu une solution intuitive mobile, pour favoriser la productivité et la collaboration entre les équipes et les différents sites.
MaintainX s'engage à créer un environnement diversifié. Tous les candidats qualifiés seront pris en considération pour un emploi sans tenir compte de la race, de la couleur, de la religion, du sexe, de l'identité ou de l'expression sexuelle, de l'orientation sexuelle, de l'origine nationale, de la génétique, du handicap, de l'âge ou du statut d'ancien combattant.
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Навыки
- Machine Learning
- LLM
- Distributed Systems
- Backend
- AI
- ElasticSearch
- Vector Search
- Solr
- OpenSearch
- Lucene
- GPT
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта работы с ядром поисковых систем.
Как бы вы спроектировали стратегию шардирования и индексации для многопользовательской (multi-tenant) системы с огромным количеством мелких документов?
Оценка навыков оптимизации качества поиска.
Какие метрики (например, NDCG, MRR) вы использовали для оценки релевантности поиска и как вы настраивали веса BM25 в своих прошлых проектах?
Проверка знаний в области современного векторного поиска.
В каких случаях вы бы предпочли традиционный полнотекстовый поиск векторному (semantic search), и как их эффективно комбинировать (Hybrid Search)?
Оценка навыков работы с высоконагруженными системами.
Расскажите о самом сложном инциденте с производительностью кластера Elasticsearch, с которым вы столкнулись, и как вы его решили.
Проверка архитектурного мышления.
Как обеспечить консистентность данных между основной базой данных и поисковым индексом в реальном времени при высоких нагрузках на запись?
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