- Зарплата
- 1 000 $ – 1 500 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Backend / Python Developer с опытом Reverse Engineering и спортивных данных
Оценка ИИИнтересный проект на стыке спорта и технологий с возможностью удаленной работы. Зарплата соответствует рынку для Middle-уровня, а задачи по реверс-инжинирингу и AI делают вакансию привлекательной для тех, кто любит сложные технические вызовы.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только уверенного владения Python, но и специфических навыков обратной разработки (Reverse Engineering) и работы с ETL, что повышает порог входа. Работа со спортивными данными в реальном времени добавляет сложности в части оптимизации и отказоустойчивости.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная вилка $1000–1500 находится на уровне или чуть ниже медианы для Middle Python разработчиков на международном рынке, но является конкурентной для удаленной работы в СНГ-сегменте. Верхняя граница соответствует ожиданиям специалистов среднего уровня.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в mst уже сейчас
Если вы мастерски владеете Python и умеете «читать» чужие API, откликайтесь на вакансию в MST прямо сейчас!
Описание вакансии
Backend / Python Developer с опытом Reverse Engineering и спортивных данных
Локация: Удалённо
Компания: MST
ЗП: от 1 000 до 1 500 $
Занятость: Полная
Мы ищем сильного backend-разработчика, который сможет взять на себя направление парсинга, обработки и нормализации спортивных данных для мобильного/веб-продукта.
Нам нужен не просто Python-разработчик, а человек, который умеет разбираться в чужих источниках данных, быстро адаптироваться к изменениям, строить устойчивую backend-архитектуру и не боится использовать AI-инструменты для ускорения разработки.
Основные задачи:
- Разработка и поддержка backend-части проекта для спортивного приложения.
- Парсинг и обработка спортивных данных из разных источников: Sofascore, FotMob, ESPN и аналогов.
- Reverse engineering источников данных: анализ API, сетевых запросов, структур ответов, изменений в логике источников.
- Построение ETL-процессов: от raw-данных источника до собственной канонической модели данных.
- Проектирование структуры данных так, чтобы фронт стабильно получал нужную информацию независимо от того, какой источник используется внутри.
- Поддержка и развитие архитектуры, в которой можно быстро подключать новые источники данных без полной переделки базы и фронта.
- Оптимизация запросов, работы с базой данных и обработки больших объемов спортивной информации.
- Внедрение дополнительных продуктовых модулей: fantasy-механики, логин, конкурсы, рейтинги, пользовательские активности и другие игровые/социальные функции.
Ожидания от кандидата:
- Уверенный опыт с Python и backend-разработкой.
- Понимание ETL-процессов и умение строить понятную архитектуру обработки данных.
- Опыт reverse engineering API, мобильных/веб-приложений или закрытых источников данных.
- Умение работать с raw-данными и приводить их к единой внутренней модели.
- Опыт проектирования баз данных и оптимизации SQL-запросов.
- Понимание структуры спортивных данных: матчи, команды, игроки, турниры, сезоны, статистика, события матча, live-данные и т.д.
- Практический опыт работы со спортивными источниками данных будет большим плюсом: Sofascore, FotMob, ESPN, Flashscore, API-Football, Sportradar или аналоги.
- Умение быстро разбираться в изменениях источников и поддерживать стабильную работу проекта.
- Готовность использовать AI-инструменты в работе, чтобы быстрее решать задачи и не растягивать разработку на месяцы.
🌐 Резюме отправлять: Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай 📚 Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- API
- ETL
- Data Modeling
- Reverse Engineering
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка навыков Reverse Engineering и понимания работы сетевых протоколов.
Расскажите о вашем самом сложном кейсе реверс-инжиниринга API: с какими защитами вы сталкивались и как их обходили?
Оценка умения проектировать гибкие системы данных.
Как бы вы спроектировали каноническую модель данных для спортивных событий, чтобы добавление нового провайдера (например, Flashscore) не требовало изменений на фронтенде?
Проверка навыков оптимизации ETL-процессов.
Как вы обеспечиваете консистентность и актуальность данных при обработке больших объемов live-статистики из нескольких источников одновременно?
Оценка готовности использовать современные инструменты.
Какие AI-инструменты вы используете в повседневной разработке и как они помогают вам ускорять процесс написания кода или анализа данных?
Проверка понимания предметной области.
В чем основные сложности обработки спортивных данных в режиме реального времени по сравнению с историческими данными?
Похожие вакансии
Junior Backend-разработчик
Python разработчик (Senior)
Python - разработчик (Senior)
Junior Python разработчик
Junior разработчик
.NET разработчик Middle+ , Senior
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Зарплата
- 1 000 $ – 1 500 $