П
TechLead-python разработчик (GigaData)
ПАО Сбербанк
Москва
🏢 Офис
Senior
Полная занятость
Корпорация
Россия
Fintech
Описание вакансии
Команда занимается сбором качественных данных, которые принципиально важны для обучения передовых моделей ИИ.
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 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
•лпыт 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.