Go-разработчик в команду Рекомендательные сервисы (R&D)

Relap.io 

– рекомендательный проект, помогающий медиа стать лучше и к тому же заработать денег. С помощью наших технологий пользователи смотрят больше страниц на сайте и более вовлечены в потребление контента. В месяц мы отдаем 50 миллиардов рекомендаций и среди них - какое-то количество рекламы. Среди наших клиентов: Ria, Российская газета, КоммерсантЪ, Новая газета, Woman, Aвтовзгляд, Kanobu, медиапроекты Mail.Ru Group и многие другие медиа, которые вы наверняка читаете каждый день.

Как мы работаем?

Интернет СМИ заинтересованы в том, чтобы их статьи чаще просматривались, а так же у каждого читателя была большая глубина просмотра их сайта. В этом им помогают наши виджеты, типа "Популярное", "Вас может заинтересовать" и т.д. Часто они выглядят как сетка из плиток, часть из которых является рекламой, которую откручиваем мы сами, а потом делимся рекламными доходами с паблишером. В итоге получается "win-win" схема, от которой выигрывают все =)

Наш стек: 

• Основной язык разработки в RnD команде - это Golang.
• Основной OLTP базой данных у нас выступает Postgres, OLAP - Clickhouse. Кроме того мы используем Redis как NoSql in-memory бд и persistent message queue broker, а также Memcache как cache.

Задачи

• Predict: развитие сервиса предсказания вероятности целевых событий (например, клика), принимающего десятки тысяч qps и отвечающего за миллисекунды
• Classificator: улучшения существующих сервисов классификации статей по их контенту, данные потом используются для таргетирования рекламы, а также в Predict
• ProxyHouse: развитие самописной прокси для ClickHouse (который сам по себе плохо поддерживает большое количество реквестов на запись)
• Рекомендательны сервисы: они отличаются ML-алгоритмами, которые используются в каждом из них
• Самописные базы данных, хорошо подходящие именно для нас

Требования

• Уверенное знание стандартных библиотек Go (от 2 лет);
• Хорошее знание SQL
• Умения профилировать и оптимизировать высоконагруженные приложения
• Опыт работы в крупных проектах, с большими объемами данных и высокими нагрузками на один сервис (10+k qps)