Теперь хотим ходить на HeadHunter и искать кандидатов по фильтрам — как это архитектурировать?

Для архитектуры поиска кандидатов на HeadHunter с фильтрами можно предложить следующий подход:

1. Сбор данных: использовать API HeadHunter для получения данных о кандидатах или парсить их, если API ограничено.

2. Хранение данных: сохранять полученные данные в собственной базе данных (например, PostgreSQL или Elasticsearch), чтобы обеспечить быстрый поиск и фильтрацию.

3. Индексация и поиск: для сложных фильтров и полнотекстового поиска лучше использовать Elasticsearch или аналогичные движки, которые позволяют эффективно искать по множеству параметров.

4. Сервис поиска: реализовать отдельный микросервис на Go, который будет принимать запросы с фильтрами, формировать запросы к базе/индексу и возвращать результаты.

5. Кэширование: для часто повторяющихся запросов можно использовать кэш (Redis), чтобы снизить нагрузку.

6. Обновление данных: настроить периодическую синхронизацию с HeadHunter, чтобы данные были актуальными.

7. Безопасность и ограничения: учитывать лимиты API HeadHunter, реализовать обработку ошибок и ограничение частоты запросов.

Пример архитектуры:

• Go-сервис для интеграции с HH API и обновления БД
• Elasticsearch для хранения и поиска
• REST API для фронтенда или других сервисов

Такой подход обеспечит гибкость, масштабируемость и быструю работу с фильтрами.