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 VK 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.

Для того, чтобы рекомендовать другие страницы с этого сайта мы должны их сперва скачать, проанализировать, а потом, собрав с них статистику и применив коллаборативную фильтрацию, мы должны их (вместе с рекламой) отдать с бэкенда по апи в фронтендовские виджеты за 100-200мс.
Для попадания в столь узкие временные рамки, архитектура проекта выстроена максимально асинхронно (очереди и отложенная обработка), обтыкана кешами со всех сторон, и просто оптимизирована (как код, так и запросы в базы).

Технологии, которые мы применяем:

Основной язык разработки на бэкенде - это Perl. В нашей опытной команде много специалистов, которые будут рады помочь в его изучении. Кроме того, мы стараемся не пилить свои велосипеды, а использовать готовые и проверенные инструменты - серверный фреймворк Mojolicious для обработки входящих запросов и ООП-фреймворк Moo.
В последнее время мы начали потихоньку переписывать нашу систему на Golang.
Стараемся писать автоматические тесты (юнит, функциональные) для всех новых фичей для повышение качества кода (меньше багов) и большей уверенности (что ты чего-то не сломаешь) при последющих изменениях.

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

• Интеграции с новыми рекламными партнёрами (RTB и не только);
• Внедрение новых рекламных форматов;
• Улучшения наших кабинетов - рекламного и паблишерского
• Различные усовершенствования работы нашей рекламной платформы - более точное следование основному рекламному протоколу OpenRTB, добавление различных таргетингов на те или иные свойства юзера (например, пол и возраст) или домена-страницы
• Оптимизации работы нашего CDN и нарезки картинок-миниатюр для рекламы и рекомендаций
• Усовершенствование внутренних админок

Требования

• Уверенное знание стандартных библиотек Perl (от 5 лет); 
• Хорошее знание SQL (мы используем PostgreSQL и Clickhouse)
• Умение профилировать и оптимизировать высоконагруженные приложения 
•  Необходим опыт работы в крупных проектах, с большими объемами данных и высокими нагрузками на один сервис (10+k qps) 
• Опыт самостоятельной проработки, декомпозиции и постановки задач, умение узнавать недостающие требования у заказчиков или проджект менеджеров

Будет плюсом

•  Знание и опыт использования стандартных библиотек Golang (от 2 лет); 
• Опыт работы с NoSQL БД, например Redis, MongoDB, Memcache 
• Знакомство с такими Perl библиотеками и фреймворками, как Mojolicious и Moo