Tech Lead Python Developer (GigaData)

Навыки

• Работа с бэклогом
• CI/CD
• ClickHouse
• Code review
• C++
• DNS / DHCP
• Docker

Задачи

• 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

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.