Je vais optimiser la performance de votre elasticsearch et la pertinence de vos recherches

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Serhii T
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À propos de ce service

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Votre Elasticsearch est-il lent, renvoie-t-il des résultats non pertinents ou consomme-t-il trop de mémoire ? Besoin d’aide pour déployer un nouveau cluster ES à partir de zéro ?


Fort de plus de 8 ans d’expérience en production avec Elasticsearch sur des systèmes multi-tenant d’entreprise, je diagnostiquerai, réparerai ou construirai votre infrastructure de recherche.


Ce que je propose :

- Déploiement de clusters Elasticsearch à partir de zéro (Docker, Kubernetes, bare metal)

- Audit de performance : analyse des requêtes, modèles d’index, mappings et santé du cluster

- Optimisation de la pertinence de recherche : BM25, analyseurs personnalisés, boosting, classement hybride RRF

- Optimisation des modèles d’index (expérience prouvée avec des accélérations significatives des requêtes)

- Conception d’architecture multi-tenant avec isolation appropriée

- Migration entre versions ES (7.x, 8.x, 9.x)

- Analyseurs personnalisés pour domaines spécifiques : noms, téléphones, emails, noms d’entreprises

- Stratégie de scalabilité horizontale : shards, réplicas, rôles des nœuds


Mon parcours :

- Plus de 8 ans à construire, déployer et maintenir des systèmes de recherche d’entreprise en production

- Conception d’architectures multi-tenant ES fonctionnant pendant des années sans incidents majeurs

- Expérience avec la recherche hybride (BM25 + vecteur), Elasticsearch + Qdrant

- Déploiements Docker/Kubernetes pour clusters ES


Découvrez Serhii T

Serhii T

Elasticsearch, AI Search Engineer, 8 Years Production Experience

  • DePologne
  • Membre depuisavr. 2026
  • Temps de réponse moy.4 heures
  • Langues

    Ukrainien, Russe, Anglais
Elasticsearch & AI Search Engineer, 8+ years production experience. I deploy, optimize, and scale search infrastructure for enterprise systems. Core skills: - ES deployment, performance tuning, relevance optimization - Multi-tenant search architecture - RAG pipelines & AI search (LangGraph, Qdrant) - Docker & Kubernetes for search clusters Stack: Elasticsearch, TypeScript, NestJS, Java, Docker, Docker-Compose, K8s, Helm, RabbitMQ, Vue.js, LangGraph. Based in Poland. Open to consulting and projects.

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