Senior Backend & Data Engineer

до 600 000 ₽

≈ до 7,1 тыс. $

🏢 ОфисSeniorПолная занятостьКорпорация

до 600 000 ₽≈ до 7,1 тыс. $

Есть о чём спросить

Навык редкий и дорогой (Kubernetes), работа расписана подробно. Но верх вилки на 63% ниже медианы грейда.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Чем предстоит заниматься

Развернуть хранилище с нуля: DDL, ограничения целостности, индексы, миграции на Alembic, окружения dev/stage/prod, бэкапы, пулинг

Наполнить и версионировать справочники в хранилище данных

Перенести существующие данные из файлового хранилища в реляционную схему — с ETL и сверкой полноты переноса

Спроектировать аналитические витрины (лидерборды, срезы по спортсменам)

Вести контракт приёма результатов из сервиса аналитики: идемпотентность, валидация, версионирование, аудит

Развивать API платформы: заявки, фазы соревнований, судейские действия, апелляции, экспорт, real-time по SSE

Профилировать и оптимизировать горячие пути

Отвечать за наблюдаемость и эксплуатацию серверной части

Наши требования

4+ лет коммерческой разработки бэкенда на Python, из них не менее 2 лет — на async-стеке (FastAPI / Starlette или аналоги)

PostgreSQL: проектирование схем, стратегия индексов, транзакции и уровни изоляции, блокировки, партиционирование, оконные функции

Практический опыт развёртывания хранилища с нуля с миграциями, бэкапами и процедурой выката в нескольких окружениях

Опыт построения агрегатов и аналитических витрин над OLTP-базой

SQLAlchemy 2.0 в async-режиме и Alembic на уровне уверенного владения (async-сессии, границы транзакций, autogenerate и его ограничения)

Проектирование REST API: контракты, версионирование, идемпотентность, коды ошибок, валидация через Pydantic 2

Redis (кеш, pub/sub), S3-совместимые хранилища

Docker, настройка CI/CD

Тестирование как часть разработки: pytest, интеграционные тесты против реальной инфраструктуры, не только моков

Способность работать с унаследованным кодом: прочитать, измерить, выделить реальные дефекты, починить, не переписывая все с нуля

Аналитические СУБД и ETL/ELT (ClickHouse, dbt, Airflow)

Интеграция с ML-сервисами: асинхронные пайплайны, callback-и, очереди, обработка частичных и повторных результатов

Работа с видео и медиа-пайплайнами, обработка больших объектов

Real-time-доставка (SSE, WebSocket) на нагрузке

ClickHouse, dbt, Airflow, Kubernetes, IaC, PgBouncer в проде

Опыт переезда с legacy-системы при живом проде

Опыт работы в спортивных или трансляционных продуктах

Мы предлагаем

Комфортный современный офис - м. Кутузовская

Ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус

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

Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Корпоративная пенсионная программа

Дополнительно

Мы — технологическая команда, создающая инновационные решения для спортивной аналитики. Наш продукт направлен на трансформацию и объективизацию судейства в спорте. Мы ищем опытного разработчика для участия в продуктивизации наших решений

Наша платформа судейства на основе видеоаналитики соревнований готовится к запуску. API написан, есть спроектированная схема данных, но собрать и наполнить хранилище данными справочников, перенести данные аналитики из json-ов и собрать аналитические витрины только предстоит

Вы становитесь основным владельцем серверного слоя. Расчёт оценок целиком находится в сервисе видеоаналитики, который делает отдельная команда, и результаты приходят в платформу по API уже готовыми. Бэкенд не интерпретирует правила судейства — он принимает результаты, гарантирует их сохранность и прослеживаемость и обеспечивает вокруг них рабочие процессы: загрузка и показ видеоповторов с AI-оценками и комментариями, обработка откликов, формирование отчётности и так далее