Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
Мы проектируем и внедряем ключевые элементы архитектуры российского сегмента сети Интернет. Являемся разработчиком передовых программно-аппаратных комплексов для управления телеком-инфраструктурой.
Входим в контур группы компаний ПАО «Ростелеком» и являемся стратегическим активом АО «Градиент». Наши аппаратные платформы развернуты на сетях передачи данных ведущих федеральных операторов связи.
Разработка ведется в рамках стратегических государственных инициатив по цифровому суверенитету страны. Среди организаций, доверяющих нашим технологиям, — профильные ведомства федерального уровня: Роскомнадзор и Минцифры России.
О проекте:
Мы развиваем систему постанализа сетевого трафика, работающую с высоконагруженными потоками данных.
Система агрегирует данные из сотен источников, обрабатывает входной стриминг на уровне сотен тысяч событий в секунду и продолжает масштабироваться — в ближайшее время планируется подключение более 10 дополнительных источников данных.
Чем предстоит заниматься:
Что мы ожидаем:
1. Глубокая инженерная экспертиза.
• 5+ лет опыта в Data Engineering;
• Продвинутый опыт работы со Spark (batch и streaming);
• Практический опыт построения потоковой обработки на Flink;
• Отличное знание SQL и опыт оптимизации под большие объёмы данных;
• Уверенное понимание брокеров сообщений: гарантии доставки, порядок, дубли, поведение при переполнении. Не привязано к продукту — у нас Kafka, но важен принцип;
• Уверенное владение Python, включая PySpark;
• Уверенное владение Java: потоковые джобы пишутся на ней;
• Опыт работы с Trino.
2. Работа с распределёнными системами.
• Опыт работы с distributed storage (S3 или аналоги);
• Понимание принципов Data Lake / Lakehouse;
• Опыт проектирования таблиц под большие объёмы данных (partitioning, compaction, storage layout);
• Опыт работы с Iceberg / Delta Lake или глубокое понимание их принципов;
• Понимание принципов построения отказоустойчивых и горизонтально
масштабируемых data-систем.
3. Проектирование и развитие новой платформы.
• Опыт проектирования и построения data-платформ или крупных подсистем с нуля;
• Понимание принципов построения Lakehouse-архитектуры;
• Опыт выбора и обоснования технических решений на уровне отдельных
компонентов и пайплайнов;
• Понимание подходов к масштабированию платформы при росте объёмов данных и нагрузки;
• Опыт проектирования решений с учётом отказоустойчивости, производительности и эксплуатационных требований.
4. Производительность и надёжность.
• Опыт оптимизации Spark-job'ов;
• Понимание причин деградации производительности в distributed-среде;
• Опыт работы с highload-потоками;
• Опыт внедрения и поддержки Data Quality механизмов;
• Понимание SLA витрин и требований к near-real-time обработке;
• Опыт работы с потоками, где задержка от источника до хранилища нормирована;
• Опыт инструментирования пайплайнов метриками и построения по ним
оповещений;
• Опыт разбора сложных проблем производительности и поиска bottleneck'ов в распределённых системах.
5. Техническое лидерство (execution-level).
• Опыт проектирования сложных пайплайнов;
• Опыт код-ревью;
• Способность самостоятельно принимать технические решения в рамках архитектуры;
• Умение декомпозировать сложные инженерные задачи.
Будет плюсом:
Условия работы:
Белая заработная плата (оклад обсуждаем с успешным кандидатом после прохождения технического интервью);
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности
