Tech Lead

28 сентября 2026 г.

Гибрид

Lead

Москва

Стоит учесть

Обязательное посещение офиса
4 дня в неделю

Описание

Платформа данных для крупной экосистемы: более 350 источников данных и 100+ ПБ информации, получение данных за 15 минут. Команда развивает инструменты и внедряет технологию разделённого Compute & Storage в рамках концепции Lakehouse. Задача — спроектировать и внедрить надёжное и безопасное решение для высоконагруженных расчётов витрин данных на современных технологиях Compute (Spark, Flink) и Storage (S3), работающее на 10 000+ серверах. Роль включает развитие платформы на Kubernetes, техническое проектирование, оптимизацию производительности и менторство команды.

Обязанности

Развитие платформы Lakehouse на k8s: архитектурные решения, код-ревью, технические решения и обеспечение delivery
Непосредственная разработка ключевых компонентов дата-платформы в Kubernetes
Техническое проектирование и спецификации: архитектура системы, API-контракты, интеграционные паттерны с инфраструктурной и security-командами
Оптимизация производительности дата-платформы: профилирование batch и streaming-сценариев, выявление узких мест, стратегии тюнинга
Профилирование оборудования и планирование мощности совместно с инфраструктурным подразделением на основе бенчмарков реальных нагрузок
Обеспечение безопасности и надёжности: внедрение практик InfoSec в CI/CD
Определение технической стратегии: оценка новых технологий, PoC, build-vs-buy решения
Менторство и развитие команды: код-ревью, Pair Programming, техническая экспертиза для членов команды

Требования

7+ лет опыта в разработке или DevOps
5+ лет работы с Kubernetes в production на реальных нагрузках и масштабе
Глубокая экспертиза в Spark и Ozone, запуск Spark on Kubernetes в production
Глубокое понимание распределённых систем: консистентность, fault tolerance, партиционирование, шардирование, репликация
Опыт работы с CI/CD, GitOps, infrastructure-as-code (Terraform / Ansible)
Понимание принципов информационной безопасности и reliability engineering: мониторинг, алертинг, инцидент-менеджмент
Практический опыт с Lakehouse-архитектурой: Iceberg / Hudi / Delta Lake
Опыт эксплуатации аналитических БД: ClickHouse / StarRocks / Trino / Greenplum
Знание S3-хранилищ, HDFS, Hive Metastore
Опыт построения data-платформ на 1000+ серверов и large-scale нагрузок
Опыт работы с AI/ML нагрузками в Kubernetes: генеративные модели, AI-агенты, MLOps
Референсы технического лидерства: конференции, блог, open-source контрибуции

Условия

Гибридный формат работы: 4 дня в офисе и 1 день удалённо
Современный офис в Москве в бизнес-центре Чайка Плаза рядом с метро Тульская и Верхние Котлы
Ежегодный пересмотр зарплаты и 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
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

Устройство не соответствует требованиям сайта

Что может не работать

Tech Lead

Сводка по вакансии

Стоит учесть

Описание

Обязанности

Требования

Условия

Похожие вакансии

Сводка по вакансии

Похожие вакансии

Tech Lead

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описаниюОбычная [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 45

Сводка по вакансии

Стоит учесть

Описание

Обязанности

Требования

Условия

Похожие вакансии

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описаниюОбычная [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 45

Сводка по вакансии

Похожие вакансии