Сбер

Сбер

Python разработчик (Gigadata)

Senior
Гибрид
Москва
Разработка
Бэкенд

О роли

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

Чем ты будешь заниматься

  • проектировать и разрабатывать ключевые компоненты распределённой системы массового краулинга

  • оптимизировать пропускную способность системы: асинхронный I/O, connection pooling, DNS-кэширование, батчинг запросов

  • проектировать и развивать архитектуру URL-фронтира: шардирование, приоритизация, дедупликация на масштабе миллиардов URL

  • разрабатывать интеллектуальные crawl-планировщики: адаптивное расписание обхода, приоритизация по freshness и значимости

  • реализовывать механизмы обнаружения и обхода crawler-ловушек (spider traps, infinite loops)

  • проектировать пайплайны обработки данных: парсинг, нормализация, дедупликация контента, индексация

  • обеспечивать отказоустойчивость на уровне архитектуры: stateless-воркеры, автоматический failover, graceful degradation

  • оптимизировать использование ресурсов: CPU, память, сетевой bandwidth, стоимость облачных ресурсов

  • разрабатывать системы мониторинга и observability для контроля здоровья краулера в реальном времени

  • работать с геораспределённой инфраструктурой для снижения латентности и увеличения покрытия.

Мы ожидаем, что ты имеешь

  • Коммерческий опыт разработки на Python от 6 лет

  • Глубокая экспертиза в асинхронной и мультипоточной разработке (asyncio, uvloop, multiprocessing)

  • Отличное понимание сетевого стека: TCP/UDP, HTTP/1.1/2/3, TLS, DNS, WebSocket

  • Опыт проектирования и эксплуатации распределённых систем высокой нагрузки

  • Практический опыт работы с веб-краулерами на масштабе (десятки миллионов страниц в сутки)

  • Опыт работы с распределёнными очередями и потоковыми системами (Kafka, Redis Streams, RabbitMQ)

  • Опыт работы с реляционными (PostgreSQL) и нереляционными БД (Redis, ClickHouse, MongoDB)

  • Понимание принципов consistent hashing, шардирования, репликации

  • Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD

  • Навыки глубокого troubleshooting: tcpdump, strace, perf, flamegraphs

  • Опыт проведения Code Review и формирования технических стандартов.

Работа в Сбере — это

  • 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

Запрос рекомендации

Загрузите резюме под эту вакансию, заполните контакты и отправьте запрос сотруднику компании.

Компания

Сбер

Формат

Гибрид

Локация

Москва

Грейд

Senior

Направление

Бэкенд

Открыть источник вакансии