О позиции
Мы ищем Senior Python-разработчика для работы в нашей команде в Kvando Technologies. Эта позиция предлагает уникальную возможность участвовать в разработке и поддержке сложных цифровых решений для крупных международных и отечественных заказчиков. Вы будете работать с геоданными и визуализацией объектов на карте, что позволит вам внести значимый вклад в наш продукт.
Чем вы будете заниматься
- Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы на Python в рамках микросервисной архитектуры.
- Предлагать улучшения по архитектуре и повышению производительности системы.
- Отслеживать работу системы через мониторинг, добавлять и расширять новые метрики.
- Писать масштабируемый, тестируемый код и участвовать в code review.
- Участвовать в построении системы сбора, обработки и агрегации данных (ETL, streaming).
- Реализовывать аналитическую платформу, интегрируясь с внешними API рекламных DSP.
Требования
- Опыт backend-разработки от 5 лет.
- Отличное знание Python и FastAPI, понимание архитектуры микросервисов.
- Умение использовать AI-инструменты для ускорения своей работы.
- Опыт работы с AWS (Lambda, S3, RDS и другие).
- Опыт работы с контейнерами (Docker), знание основ Kubernetes.
- Опыт интеграции внешних API.
- Понимание основ ETL и stream processing (Kafka, Kinesis, Airflow или аналоги).
- Знание принципов безопасности и работы с авторизацией (OAuth2 и др.).
Будет плюсом
- Опыт работы в рекламной индустрии (AdTech, DSP, SSP).
- Опыт работы в стартапах или быстрорастущих продуктах.
- Хорошие знания Go.
- Опыт работы с ClickHouse, Hadoop, Redshift, Elasticsearch.
Что мы предлагаем
- Оформление по ИП с предоставлением чек-листа.
- График работы: полный день, 5 дней в неделю с 14:00 до 22:00 (по МСК).
- Удалённая работа по РФ.
- Испытательный срок — 3 месяца.
Вакансия предлагает хорошие условия для опытного разработчика, работающего с современными технологиями. Однако, описание может быть более детализированным.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание архитектуры микросервисов и опыт работы с FastAPI для разработки масштабируемых приложений, особенно в контексте обработки геоданных.
Способность эффективно управлять контейнерами с помощью Docker и Kubernetes, что позволит быстро разворачивать и масштабировать приложения в облачной среде AWS.
Опыт работы с потоковой обработкой данных, включая использование Kafka для ETL процессов, что обеспечит надежную интеграцию и обработку данных в реальном времени.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Geospatial Technology
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев