Руководитель группы, Feature Flow в AI VK, Москва

В рекомендациях, поиске и рекламе ключевую роль играют эмбеддинги — векторные представления контента. Их нужно считать в поточном режиме для всех новых объектов (видео, изображений, постов, рекламных объявлений) и быстро доставить в систему ранжирования Discovery Runtime.

Feature Flow предоставляет ML-командам возможность самостоятельно управлять графами поточного обогащения данных и расчёта моделей. Платформа реализует материализацию таких графов в пайплайны стриминговой обработки данных, используя фреймворк Stream Flow. Результаты расчётов записываются в распределённое хранилище YTSaurus. 

Наша команда пишет на Java 21, использует Spring Boot, YTSaurus, Postgres, Gradle, GitLab CI, Grafana и множество внутренних инструментов. 

Задачи

• Улучшение UX, снижение TTM 
• Интеграция новых сценариев 
• Оптимизация ресурсов
• Обеспечение надёжности
• Миграция пайплайнов из неплатформенных решений

Требования

• Опыт разработки на Java от пяти лет
• Опыт в проектировании отказоустойчивых сервисов
• Уже управляли командой разработки из 5+ человек
• Желание быстро осваивать новые технологии и подходы