Senior Backend & Data Engineer

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 (кэш, 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.