Tech Lead Python Developer (GigaData)

Сбер · Москва · 2 months ago

Work mode: Onsite
Seniority: Lead
Category: Software engineering
Visa sponsorship: Yes
Company size: 1000+

ai ci-cd clickhouse cpp dns docker event-driven-architecture finops kafka kubernetes

Обязанности

Определять техническую стратегию и целевую архитектуру системы.

Проектировать системы, готовые к масштабированию от миллионов до миллиардов сущностей: горизонтальное масштабирование, шардирование, геораспределение.

Принимать ключевые технологические решения: выбор стека, стратегии хранения, архитектурные паттерны (event-driven, CQRS и др.).

Проектировать end-to-end пайплайны: URL discovery → fetch → parse → deduplicate → store → deliver.

Писать код самых сложных и критичных компонентов: планировщик обхода, URL-фронтир, дедупликация, проводить performance engineering: профилирование, нагрузочное тестирование, устранение bottleneck-ов.

Оптимизировать прокси-инфраструктуру и маршрутизацию трафика на глобальном уровне, исследовать и внедрять новые технологии: HTTP/3, QUIC, eBPF, io_uring для максимизации throughput, разрабатывать стратегии оптимизации стоимости инфраструктуры (FinOps).

Руководить командой из 3–6 инженеров: планирование, декомпозиция, приоритизация, формировать и поддерживать технические стандарты: Code Review, coding guidelines, архитектурные ADR, менторить разработчиков, проводить 1-1, помогать в профессиональном развитии, взаимодействовать с потребителями данных и смежными командами для планирования roadmap.

Требования

Коммерческий опыт разработки на Python от 7 лет, из них не менее 2 лет в роли техлида/тимлида.

Экспертиза в проектировании распределённых высоконагруженных систем (миллионы RPS, петабайты данных).

Глубокое понимание сетевого стека: TCP/UDP, HTTP/1.1/2/3, TLS, DNS, QUIC.

Практический опыт построения масштабных систем краулинга или аналогичных data-acquisition систем.

Экспертиза в асинхронном и параллельном программировании.

Опыт проектирования микросервисной и event-driven архитектуры.

Опыт работы с Kafka, Redis, PostgreSQL, ClickHouse (или их аналогами).

Уверенное владение Kubernetes, Docker, Terraform, CI/CD.

Опыт работы с облачными платформами.

Навыки глубокого troubleshooting: tcpdump, strace, perf, eBPF-инструменты.

Опыт управления командой: планирование, Code Review, менторинг, 1-1, найм.

Будет плюсом

Знание Go, Rust или C++ для написания высокопроизводительных компонентов.

Опыт работы в компаниях с масштабным краулингом (поисковые системы, data-aggregators).

Опыт работы с io_uring, eBPF, zero-copy networking.

Опыт построения геораспределённых систем.

Опыт применения ML для оптимизации crawl-стратегий (приоритизация, фильтрация, классификация), публичные выступления, статьи.

Условия

Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS-специалистов банка.

Дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.

Возможность быть соавтором НИРов и статей для международных конференций.

Возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис.

Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.

Корпоративный спортзал и зоны отдыха.

Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.

Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.

Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.

Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Explore more jobs

Обязанности

Требования

Будет плюсом

Условия