К содержимому

Senior Big Data Developer (Streaming)

«UZUM TECHNOLOGIES»Удалённо · Москва

О нас и проекте

Мы — команда разработки в составе крупного стрима Data Platform. Мы создаем и развиваем Customer Catalog — высоконагруженную платформу класса Feature Store. Наша главная текущая задача — построение собственной платформы для потоковой обработки данных (Streaming).

Помимо стриминга, мы создаем внутренние DWH-инструменты на Golang и Scala, поэтому у нас много классической и интересной разработки. В нашей экосистеме мы активно используем кластер ScyllaDB, Spark и Airflow. Мы искренне ценим качество кода и используем все современные инженерные практики: автоматическое тестирование, выстроенный CI/CD, тщательный code review.

Сейчас в команде 3 сильных разработчика, и мы планируем расширение до 5 человек. Ищем зрелого инженера (ближе к Senior), который усилит нашу экспертизу.

Наш технологический стек:

-

Стриминг и инфраструктура: Flink, Kubernetes (k8s)

-

Работа с данными и оркестрация: ScyllaDB кластер, Apache Spark, Apache Airflow

-

Основной стек: Python, Java

-

Инструменты DWH / Дополнительный стек: Golang, Scala

Чем предстоит заниматься:

-

Проектировать архитектуру: участвовать в формировании архитектурного облика наших продуктов и платформы Feature Store.

-

Разрабатывать и внедрять: реализовывать сложные задачи по потоковой обработке данных, интеграции со ScyllaDB/Spark и DWH-инструментам.

-

Оценивать и планировать: декомпозировать задачи, участвовать в планировании спринтов и оценивать трудозатраты.

-

Отвечать за качество: писать юнит- и интеграционные тесты, проводить перекрестное code review.

-

Поддерживать решения: осуществлять саппорт разработанных инструментов при возникновении инцидентов (3-я линия).

Ближайшие цели и ключевые задачи сотрудника :

-

Проектирование и запуск NRT-пайплайнов: разработать и вывести в прод серию отказоустойчивых потоковых пайплайнов Near Real Time для обеспечения работы кредитного конвейера и систем антифрода.

-

Обеспечение данными ML и витрин: выстроить эффективную поставку потоковых данных (фичей) для real-time обучения и инференса ML-моделей.

-

Интеграция с клиентскими сервисами: настроить быструю отдачу агрегированных данных для мобильного приложения банка и смежных внутренних платформ.

-

Участие в развитии Feature Store: внести вклад в проектирование архитектуры нашей целевой стриминг-платформы на базе Apache Flink и ScyllaDB.

Мы ожидаем:

  • Опыт работы со Streaming-технологиями: уверенные знания и коммерческий опыт работы с Apache Flink.
  • Профессиональное владение стеком: глубокие знания Python и/или Java.
  • Опыт работы с Big Data экосистемой: опыт работы с Apache Spark, понимание принципов оркестрации процессов в Apache Airflow.
  • Инфраструктурный опыт: понимание принципов работы Kubernetes и построения CI/CD пайплайнов.
  • Инженерная зрелость: опыт проектирования архитектуры распределенных систем, любовь к тестам и качественному коду.

Будет плюсом:

-

Опыт работы с высоконагруженными NoSQL базами данных (желательно ScyllaDB или Apache Cassandra).

-

Интерес к backend-разработке и готовность/желание писать или кодить на Golang и Scala для задач DWH.

Мы предлагаем:

-

Амбициозные задачи и возможность влиять на ключевые бизнес-процессы;

-

Сильная техническая команда, которая всегда готова делиться опытом;

-

Крутая продуктовая культура. Опираемся на исследования и метрики, фокусируемся на результате;

-

Свобода действий и возможность напрямую влиять на развитие бизнеса;

-

Гибкий график. Гибридный или удаленный формат работы на выбор главное — результат;

-

Официальное оформление по ТК УЗ; Три дополнительных оплачиваемых дня к отпуску;

-

Мы резидент IT-парка, наши специалисты могут получить IT-визу, которая приравнивается к ВНЖ;

-

Развитие личного бренда на конференциях, митапах и внутренних событиях.

openqareer не кадровое агентство: вакансия собрана с открытого источника, отклик подаётся на сайте работодателя.