Мы — технологическая команда, создающая инновационные решения для спортивной аналитики. Наш продукт направлен на трансформацию и объективизацию судейства в спорте. Мы ищем опытного разработчика для участия в продуктивизации наших решений.

Наша платформа судейства на основе видеоаналитики соревнований готовится к запуску. API написан, есть спроектированная схема данных, но собрать и наполнить хранилище данными справочников, перенести данные аналитики из json-ов и собрать аналитические витрины только предстоит.

Вы становитесь основным владельцем серверного слоя. Расчёт оценок целиком находится в сервисе видеоаналитики, который делает отдельная команда, и результаты приходят в платформу по API уже готовыми. Бэкенд не интерпретирует правила судейства — он принимает результаты, гарантирует их сохранность и прослеживаемость и обеспечивает вокруг них рабочие процессы: загрузка и показ видеоповторов с AI-оценками и комментариями, обработка откликов, формирование отчётности и так далее.

Обязанности

**Слой данных — с нуля до продакшена:**

* развернуть хранилище с нуля: DDL, ограничения целостности, индексы, миграции на Alembic, окружения dev/stage/prod, бэкапы, пулинг

* наполнить и версионировать справочники в хранилище данных

* перенести существующие данные из файлового хранилища в реляционную схему — с ETL и сверкой полноты переноса

* спроектировать аналитические витрины (лидерборды, срезы по спортсменам)

* вести контракт приёма результатов из сервиса аналитики: идемпотентность, валидация, версионирование, аудит

* развивать API платформы: заявки, фазы соревнований, судейские действия, апелляции, экспорт, real-time по SSE

* профилировать и оптимизировать горячие пути

* отвечать за наблюдаемость и эксплуатацию серверной части

Требования

**Обязательные**

* 4+ лет коммерческой разработки бэкенда на Python, из них не менее 2 лет — на async-стеке (FastAPI / Starlette или аналоги)

* PostgreSQL: проектирование схем, стратегия индексов, транзакции и уровни изоляции, блокировки, партиционирование, оконные функции

* практический опыт развёртывания хранилища с нуля с миграциями, бэкапами и процедурой выката в нескольких окружениях

* опыт построения агрегатов и аналитических витрин над OLTP-базой

* SQLAlchemy 2.0 в async-режиме и Alembic на уровне уверенного владения (async-сессии, границы транзакций, autogenerate и его ограничения)

* проектирование REST API: контракты, версионирование, идемпотентность, коды ошибок, валидация через Pydantic 2

* Redis (кеш, pub/sub), S3-совместимые хранилища

* Docker, настройка CI/CD

* тестирование как часть разработки: pytest, интеграционные тесты против реальной инфраструктуры, не только моков

* способность работать с унаследованным кодом: прочитать, измерить, выделить реальные дефекты, починить, не переписывая все с нуля

**Будет плюсом**

* аналитические СУБД и ETL/ELT (ClickHouse, dbt, Airflow)

* интеграция с ML-сервисами: асинхронные пайплайны, callback-и, очереди, обработка частичных и повторных результатов

* работа с видео и медиа-пайплайнами, обработка больших объектов

* Real-time-доставка (SSE, WebSocket) на нагрузке

* ClickHouse, dbt, Airflow, Kubernetes, IaC, PgBouncer в проде

* опыт переезда с legacy-системы при живом проде

* опыт работы в спортивных или трансляционных продуктах

Условия

* комфортный современный офис - м. Кутузовская

* ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус

* 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

* гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

* корпоративная пенсионная программа.