TechLead-python разработчик (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.

• 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 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 Go, Rust или C++ для написания высокопроизводительных компонентов

• лпыт 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.