Сбер·Москва·1 июля
Tech Lead Python Developer (GigaData)
Ориентир по рынку≈ 386 000 – 494 000 ₽наш грубый ориентир по 47 вакансиям этого грейда на рынке, без учёта специальности: у работодателя вилка не указана
≈ 4,7 тыс.–6 тыс. $
🏢 ОфисLeadПолная занятость
Стоит ли откликаться
Стоит откликнуться, но спросите про деньги
Сумму в объявлении не указали. Сколько платят за похожую работу, видно в разборе. Правда, вакансия открыта уже давно.
2 из 4 в норме
Открыта долго: как понять до отклика, ищут ли ещё
Деньги
Сумму в объявлении не указали. Грубый ориентир: столько платят в 47 вакансиях уровня Lead по всему рынку, без учёта специальности.
- Кроме оклада: премия и пересмотр зарплаты. Размер не назван, а от него зависит доход за год.
Живость
Висит 112 дней. Источник её не снимает, но так долго открытые позиции бывают трудными для найма или набором в резерв.
- Висит дольше 90% вакансий того же грейда
- Зарплата не указана
Описание
Расписано подробно: обязанностей 7, требований 16. Картина ясна до первого созвона.
- Обещают
- ДМС и компенсация спорта
- Известно
- высокие нагрузки и микросервисы
Что требуют
ОбязательноPythonKafkaRedisPostgreSQLClickHouseKubernetesDockerTerraformCI/CD
ПлюсомGoRustC++
Полный разбор в Pro
Это короткий разбор. В Pro полный: под эту вакансию и ваше резюме
Сколько просить
Не продешевите: сумма под ваше резюме, нижняя граница и готовые фразы для торга
Ваше резюме против требований
Пройдёт ли ваше резюме фильтр: что совпало с требованиями и что дописать до отклика
Спросить у работодателя
10 вопросов именно к этой вакансии: что спросить на первом созвоне
Когда откликаться
Стоит ли спешить: за сколько дней Сбер обычно закрывает вакансии
30 дней Pro: полный разбор каждой вакансииЧто ещё входит в Pro
Наша компания
Команда занимается сбором качественных данных, которые принципиально важны для обучения передовых моделей ИИ.
Чем предстоит заниматься
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
Наши 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
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
Мы предлагаем
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
Технологии и навыки
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).