Go-разработчик бэкенда в команду Lakehouse Core
Мы создаём платформу данных на архитектуре Lakehouse, покрывающую весь жизненный цикл работы с данными: от поставки и обработки до анализа и визуализации. Платформа интегрирована с большим числом managed-сервисов Yandex Cloud и рассчитана не только на дата-инженеров и аналитиков, но и на бизнес-пользователей.
Наша команда разрабатывает центральный компонент, который связывает множество разрозненных managed-сервисов Yandex Cloud в единый продукт. Мы создаём, удаляем, масштабируем различные облачные сервисы, подстраиваясь под запросы пользователя.
Мы занимаемся не классической бэкенд-разработкой сервисов — мы живём на стыке бэкенд-разработки, дата-инфраструктуры, облачных сервисов и developer experience. У нас есть как задачи продуктового уровня, так и глубокие технические вызовы.
Развитие функциональности платформы
Вам предстоит реализовывать новые возможности и улучшать уже существующие: продумывать и создавать интеграции с различными облачными сервисами, повышать стабильность работы ядра и расширять его функциональность.
Работа над масштабируемостью, стабильностью и скоростью сервиса
Команда отвечает за весь жизненный цикл компонентов: от проектирования и разработки до развёртывания, эксплуатации и поддержки окружений. В наших задачах всегда есть место актуальным инфраструктурным вызовам: проектированию архитектурных решений, развитию мониторинга и диагностики, ускорению операций с виртуальными машинами, повышению надёжности работы с ними и оптимизации CI/CD-пайплайнов.
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
- Уверенно владеете Go, PostgreSQL и Linux
- Понимаете базовые алгоритмы, структуры данных и области их применения
- Умеете тестировать собственный код
- Проводите качественное ревью чужого кода
- Легко и продуктивно взаимодействуете с другими командами
- Умеете не только решать проблемы, но и находить их корневые причины
- Имеете широкий технический кругозор
- Работали с Python
- Разрабатывали микросервисные системы
- Работали с разными источниками данных: KV-хранилищами, реляционными базами данных, файловыми системами
- Работали с Unix-системами и сетевыми технологиями
- Знакомы со SRE-подходами или DevOps-практиками
