Got it Life·4 дн назад
BACKEND DEVELOPER (KOTLIN)
Ориентир по рынку≈ 80 000 – 225 000 ₽наша приблизительная оценка по 16 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана
🌍 УдалённоSeniorЧастичная
44
Есть о чём спросить
Вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.
Чем предстоит заниматься
Бэкэнд-разработка: Проектировать, разрабатывать и обслуживать масштабируемые серверные системы для поддержки развертывания
Разработка API: создавать надежные и эффективные API в платформу GotIt
Управление данными: создавать системы хранения и поиска данных, оптимизированные для обработки больших объемов текстовых данных, необходимых для задач обучения и вывода
Оптимизация производительности: выявлять проблемные места в производительности и оптимизировать, повышая эффективность и оперативность серверных служб
Безопасность: внедрять передовые методы обеспечения безопасности для защиты конфиденциальных данных и обеспечения соответствия отраслевым стандартам и правилам
Наши требования
Образование: степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии или смежных областях
Опыт: Минимум 5 лет опыта в серверной разработке с упором на проектирование и внедрение масштабируемых систем
Навыки программирования: опыт серверной разработки на Kotlin, либо Java, но с переходом на Kotlin, так как это основной язык, который используется в проекте. Плюсом станет опыт в продумывании архитектуры приложения и проработке ключевого функционала, а также встраивание новой бизнес-логики в существующую архитектуру
Знание английского языка
Знание баз данных: опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL) и опыт разработки эффективных моделей данных
Проектирование API: опыт проектирования и разработки RESTful API для взаимодействия серверных систем с внешними клиентами, а также опыт использования WebSocket
Облачные платформы: знание платформ облачных вычислений, таких как AWS, Azure или Google Cloud, а также опыт развертывания и управления серверными службами в облаке
Навыки DevOps: понимание принципов DevOps и опыт работы с инструментами контейнеризации (Docker, Kubernetes), непрерывной интеграции и развертывания
Знания в области машинного обучения. Знакомство с концепциями и платформами машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch) является плюсом, но не обязательно
Навыки решения проблем. Сильные аналитические способности и способности к решению проблем с упором на предоставление практических и эффективных решений сложных технических задач
Опыт работы с технологиями и платформами обработки естественного языка (NLP)
Опыт работы в среде Agile разработки
Вклад в проекты с открытым исходным кодом или активное участие в технических сообществах
Опыт работы с технологиями больших данных, такими как Apache Hadoop или Spark
Мы предлагаем
Удаленная работа, Частичная занятость