Techlead в команду Поиск Otello
Оценка ИИИнтересная позиция в известном продукте с современным стеком технологий. Возможность влиять на архитектуру и работать с высоконагруженным поиском делает вакансию привлекательной для опытных инженеров.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль техлида требует не только глубоких знаний Go и инфраструктуры (K8s, CI/CD), но и умения проектировать сложные поисковые алгоритмы и механизмы ранжирования. Высокая ответственность за архитектурное масштабирование и SEO-интеграции значительно повышает порог входа.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Techlead на Go в российском и международном сегменте рыночные ожидания составляют от 450 000 до 650 000 рублей. Предложение будет сильно зависеть от финального круга обязанностей и масштаба системы.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Techlead в команду Поиск Otello
Грейд: Lead
Стек: Go, Kubernetes, Helm, GitLab CI/CD, Jaeger, ELK, Prometheus, VictoriaMetrics
Techlead в команду Поиск Otello. Команда отвечает за направление поиска, SEO и партнерских интеграций. Задачи включают архитектурное масштабирование, реализацию механизмов ранжирования, маркетингового…
Откликнуться через Runello-бот ↓
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Go
- Kubernetes
- Helm
- GitLab CI/CD
- Jaeger
- ELK stack
- Prometheus
- VictoriaMetrics
- Search Engines
- SEO
- Software Architecture
Возможные вопросы на собеседовании
Техлид должен понимать, как архитектура влияет на скорость и релевантность поиска.
Как бы вы спроектировали архитектуру поискового движка для обеспечения минимальной задержки при масштабировании на миллионы товаров?
Вакансия включает задачи по ранжированию.
Какие подходы к реализации механизмов ранжирования вы использовали и как оценивали их эффективность (A/B тесты, метрики)?
Стек включает VictoriaMetrics и Prometheus.
Опишите ваш подход к организации мониторинга и алертинга в распределенной системе на базе Kubernetes: на какие ключевые метрики вы бы опирались?
Упоминается SEO и партнерские интеграции.
С какими техническими сложностями вы сталкивались при реализации SEO-требований на уровне бэкенда и как их решали?
Роль Lead подразумевает управление процессами.
Как вы выстраиваете процесс Code Review и CI/CD в команде, чтобы соблюсти баланс между скоростью поставки фич и качеством кода?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
