Вакансия из официального источника
Tech Lead Go/Python (GigaData)
Сбер · г Москва
Описание вакансии
Команда занимается сбором качественных данных, которые принципиально важны для обучения передовых моделей ИИ.
Обязанности
* 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.
Требования
* **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.
Будет плюсом
------------
* 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.
Условия
* 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.
Откликнуться на сайте компании
Источник: официальный сайт Сбер. Актуальность проверена 15.10.2026 20:40 (Екатеринбург).
