Обязанности:
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.Похожие вакансии