Team Lead | Search & Recommendations

О проекте

Мы — ведущий классифайд объявлений, занимающий позицию #1 в Узбекистане. Наша платформа обслуживает более 6 миллионов активных пользователей в месяц (MAU) и обрабатывает базу из 2.2 миллионов активных объявлений.

Проект вошёл в новый этап: мы строим собственную независимую локальную платформу — часть сервисов мигрируем, часть проектируем и пишем с нуля. Search & Recommendations — стратегически важное направление: от качества поиска и релевантности рекомендаций напрямую зависят конверсия, удержание, монетизация и, по сути, восприятие всего продукта пользователем. Это одно из направлений, в которое компания инвестирует в первую очередь.

Ваша миссия

Стать техническим владельцем направления и ИТ-партнёром Product Manager’а: вместе вы отвечаете за направление как единый тандем — PM держит продуктовое видение и приоритеты бизнеса, вы — за то, чтобы это видение было технически реализуемо, масштабируемо и вышло в продакшн быстро и качественно. Вы переводите продуктовые цели в архитектуру и roadmap, подсвечиваете технические возможности и ограничения, участвуете в формировании стратегии направления на равных.

Это роль играющего тренера: примерно 50% фокуса — люди, процессы, приоритизация и работа с PO; 50% — hands-on разработка, архитектура и участие в самых сложных задачах наравне с командой.

Партнёрство с продуктом

• Работа в тандеме с Product Owner направления: совместная приоритизация, оценка реализуемости, поиск технических возможностей для продуктовых гипотез.
• Перевод бизнес-целей в технический roadmap и обратно — понятное объяснение trade-off’ов продуктовой стороне.
• Участие в формировании стратегии стратегически важного направления, а не только её исполнение.

Лидерство и команда

• Развитие и рост команды (найм, онбординг, 1:1, планы развития, культура инженерной автономности).
• Владение техническим roadmap: декомпозиция, баланс между delivery, качеством поиска и техдолгом.
• Ответственность за метрики направления: релевантность выдачи, latency, стабильность, влияние на продуктовые KPI.

Hands-on техническое лидерство

• Личное участие в разработке: пишете код в ключевых и сложных частях системы, а не только ревьюите.
• Архитектурное владение поисковым ядром: настройка, оптимизация и масштабирование Solr Cloud в среде AWS EKS.
• Мультиязычный поиск: качество для узбекского (кириллица/латиница) и русского языков — морфология, синонимы, транслитерация.
• Внедрение гибридного поиска с семантическими векторами (эмбеддингами) для повышения точности выдачи.
• Развитие персонального ранжирования (LTR) на основе потока поведенческих данных из Data Platform.
• High-load оптимизация: тюнинг под пиковые нагрузки, распределённое кэширование, наблюдаемость и SLO.

• Играющий тимлид: вы вели команду инженеров, но не переставали писать код — умеете совмещать управление, менторинг и личный технический вклад.
• Партнёрство с продуктом: есть опыт плотной работы с Product Owner / product-командой, умеете говорить на языке бизнеса и находить компромиссы без потери инженерного качества.
• Опыт в Big-Ecom / High-Load: успешно решали задачи поиска в высоконагруженных проектах уровня Yandex, Avito, Ozon, Wildberries, Lamoda, Auto.ru, ASOS, Wolt или аналогичных.
• Глубокая экспертиза в поиске: знаете внутреннее устройство Apache Solr (или Elasticsearch/OpenSearch с готовностью погрузиться в Solr) — кастомные плагины, сложные схемы индексации, глубокий тюнинг производительности.
• Mastery in Go: уверенное владение Golang для высокопроизводительных микросервисов вокруг поискового ядра.
• Conversational: понимание принципов построения диалоговых систем поиска; практический опыт или концептуальное понимание того, как подружить поисковый движок с LLM, RAG-архитектурой и механизмами извлечения интентов (Intent Detection).
• Vector & Personalization: практический опыт с векторным поиском и алгоритмами ранжирования на основе пользовательского поведения.
• Infrastructure: понимание облачной инфраструктуры (AWS) и контейнеризации (Kubernetes/EKS).
• Инженерная зрелость: умение держать баланс между скоростью, качеством и техдолгом; выстраивать процессы review, тестирования и релизов.

Будет плюсом

• Опыт запуска поиска/рекомендаций «с нуля» или в условиях миграции/карвраута.
• Работа с мультиязычными и морфологически сложными языками.
• Опыт взаимодействия с ML-командами и внедрения ML-моделей в продакшн-поиск.
• Опыт проектирования собственных skills, rules, playbooks или project instructions для AI-агентов.
• Опыт настройки subagents, permissions, tool access и безопасных сценариев работы агента с кодовой базой.
• Опыт построения agent-ready документации для больших backend / search / data-проектов.
• Опыт миграции или рефакторинга крупных систем с использованием AI-агентов.
• Опыт внедрения AI-First / agent-driven подхода в инженерной команде.

Технологический контекст

• Search: Apache Solr (основной движок), vector search.
• Backend: Go.
• Infrastructure: AWS, Kubernetes/EKS.
• Data: собственная Data Platform как источник сигналов для ранжирования. 

Опыт агентской разработки

• Практический опыт разработки с использованием AI-агентов.
• Понимание harness management для управляемой, предсказуемой и проверяемой работы AI-агента.
• Опыт применения spec-first подхода: сначала описание требований, контрактов, архитектурных решений и структуры проекта, затем генерация и доработка кода с помощью агента.

Что мы предлагаем:

• Участие в развитии проекта со старта.
• Прямое влияние на конечный продукт.
• Перспективы профессионального и карьерного роста.
• Развитие в команде опытных коллег.
• Минимум бюрократии и быстрое принятие решений.
• Индивидуальное обсуждение графика и формата работы с каждым сотрудником.