Масштабна інженерія. Створено нашими фахівцями
Ми скануємо мережу, опрацьовуємо трильйони точок даних і надаємо аналітику в реальному часі.
Ahrefs побудовано на основі інноваційної інженерії, високопродуктивних систем і захопленості даними.
Наші інструменти працюють на базі однієї з найсучасніших інфраструктур у сфері маркетингової аналітики, розробленої та керованої власними силами.
Ми скануємо всю мережу у величезних масштабах, опрацьовуємо трильйони точок даних і надаємо аналітику в реальному часі мільйонам користувачів по всьому світу.
Наш девіз відображає те, як ми підходимо до інженерії та навчання.
потім зробити правильно,
а потім
Інженери в Ahrefs дуже незалежні та користуються довірою й свободою дій. Рішення ухвалюють спеціалісти, які найкраще розуміють суть проблеми. Один розробник може провести інструмент або систему від ідеї до виробництва. Команди відповідають за свої продукти.
Наша команда невелика, а код — компактний. Ми проєктуємо системи з урахуванням масштабу: очікується, що вони працюватимуть тривалий час, самовідновлюватимуться за потреби й залишатимуться достатньо простими для легкого налагодження. Нам важливі продуктивність, зрозумілість і надійність.
Ми зосереджуємося на розв’язанні першочергових проблем, а не лише симптомів. Потрібно розібратися з помилками ЦП? Нехай! Ми також підтримуємо проєкти з відкритим кодом, публікуючи код і розвиваючи інструменти, які використовуємо.
Ми цінуємо простоту. Це полегшує масштабування, налагодження й вдосконалення. Простота допомагає нам зосереджуватися на головному: створенні потужних інструментів, які надійно працюють у масштабі, приносячи цінність клієнтам. Вона також робить інструменти довговічними, зменшуючи витрати на зміни й обслуговування.
Наша основна мова розробки серверної частини. Для високопродуктивного опрацювання великих обсягів даних ми вибрали мову OCaml за її функціональну парадигму, статичну типізацію та зручний супровід. Вона лежить в основі кожного нашого продукту, а натомість ми активно розвиваємо її екосистему.
Ми використовуємо Melange із синтаксисом ReasonML для всього стеку клієнтської частини для узгодженості з OCaml, підтримки React через JSX і можливості типобезпечної веброзробки. Ми також підтримуємо відкриті зв’язки для ключових бібліотек.
Критично важлива для продуктивності інфраструктура — від рушіїв зберігання до розподілених систем — створюється мовою C++.
Ми використовуємо власну версію Clickhouse, адаптовану до нашої інфраструктури. Наша команда Clickhouse зосереджена на паралельному виконанні запитів, продуктивності на різних пристроях і покращенні високої доступності.
Наша команда машинного навчання використовує Python для створення й розгортання моделей, а також для керування робочими процесами масштабної інженерії даних.
Наш центр із відкритим кодом, де ми ділимося інструментами, бібліотеками й напрацюваннями, які забезпечують роботу інфраструктури Ahrefs і підтримують ширшу спільноту розробників.
Бекенд для компілятора OCaml, який дозволяє компілювати код OCaml і Reason в ефективний і розбірливий JavaScript. Він забезпечує глибоку інтеграцію з екосистемою та інструментами OCaml. Ми беремо активну участь у проєкті Melange ще від його початку й надалі розвиваємо його.
Фреймворк для глибокого навчання, який реалізує низькорівневі серверні модулі, зосереджується на виведенні форми й стислому записі, підтримує паралелізм за моделлю «одна машина, кілька пристроїв», а також багатоядерні процесори. Наразі OCANNL виконує явне компілювання й синхронізацію.
Ми входимо до OCSF (OCaml Software foundation), некомерційної фундації, місія якої полягає в просуванні, захисті й розвитку мови програмування OCaml та її екосистеми, а також у підтримці та сприянні зростанню різноманітної та міжнародної спільноти користувачів OCaml.
Ми підтримуємо OPAM, менеджер пакетів OCaml, підвищуючи його надійність та ефективність, а також сприяючи розвиненню інструментів для наших проєктів і спільноти.
Розроблення системи для нашого сканера, пошукової системи та інструментів маркетингової аналітики. Опрацювання петабайтів даних і забезпечення надійності та швидкодії.
Забезпечення роботи внутрішніх фреймворків та API, які використовуються в продуктах. Оптимізація спостережуваності, ефективності й зручності роботи розробників.
Frontend в Ahrefs — це не лише користувацький інтерфейс, це ще й доставлення даних клієнту безпосередньо з баз даних. Користувацький інтерфейс — це одна складова frontend-розроблення, але значна частина роботи охоплює опрацювання даних на рівні API.
Підтримка надійності інфраструктури в глобальному масштабі: від автоматизації й розгортань до налаштування ефективності й реагування на інциденти.
Створення ML-сервісів для масштабного вебпошуку, аналізу контенту й ранжування. Налаштуванням LLM, щільний пошук і не тільки.
Налаштування Clickhouse для масштабування відповідно до наших потреб: швидкі запити, розширені функції SQL, відмовостійка аналітика.
Робота переважно з C++. Проєктування й розроблення низькорівневих високоефективних систем: від внутрішніх компонентів Linux до розподілених обчислювальних шарів і систем зберігання.
співробітників
Being a Data Scientist at Ahrefs isn’t just about crunching numbers — it’s about learning, collaborating, and making real impact. The supportive team, challenging projects, and dynamic environment make every day an exciting opportunity for growth.
Xibeijia,
Data Scientist
Every day is a new day where I get to solve interesting problems, or make improvements that have a positive impact on thousands of users.
Bryan,
Frontend Engineer
I love being part of the Ahrefs engineering team. With smart, curious colleagues, top-tier infrastructure, and real ownership even for juniors, what’s not to like? Expectations are high, but Ahrefs encourages experimentation and growth, keeping everyone engaged and challenged.
Rytis,
Backend Engineer
Перш ніж подати заявку, ознайомтеся з нашим інженерним підходом
Вибирайте найпростіше рішення, яке працюватиме
The Grug Brained Developer: A layman's guide to thinking like the self-aware smol brained («Розробник із примітивним мозком: простий посібник про те, як мислити як самосвідомий розробник із крихітним мозком»)
Chesterton’s Fence: A Lesson in Thinking («Паркан Честертона: урок мислення»)
Я роблю на роботі все, що хочу, і мене досі не звільнили
Спершу — функціональність, потім — якість, а вже насамкінець — швидкодія
20 % зусиль дають 80 % результату
Заявка
Просто подайте заявку на відповідну посаду на нашому сайті з вакансіями.
Відбір рекрутером
Поспілкуйтеся з рекрутером, щоб дізнатися більше про Ahrefs, наші команди й культуру та отримати підказки щодо процесу.
Домашнє завдання
Завдання залежить від посади, на яку ви претендуєте. Рекрутер вам допоможе. Ми не встановлюємо жорстких термінів і не даємо абстрактних завдань. Ми намагаємося зробити їх цікавими!
Співбесіда
Це доволі невимушені технічні бесіди, можливість для нас дізнатися про вас більше, а для вас — познайомитися з нашими командами й роботою. Без LeetCode, головоломок із програмування чи вправ на дошці.
Пропозиція 🎉
Розслабтеся, найскладніше позаду! Більше жодних співбесід, жодних завдань. Просто очікуйте на приєднання до команди!