Tech Lead Go/Python (GigaData)

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

• 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.

Будет плюсом ------------

• **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.

• 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.

• 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.