Go/Python Техлид в Gigadata

Команда занимается сбором качественных данных, которые принципиально важны для обучения передовых моделей ИИ.

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

• Знание Python и Go.
• Коммерческий опыт разработки на Python и Go 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 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 и бенефиты

• 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.