- Страна
- Россия
Pricnipal performance engineer
Оценка ИИPositive Technologies — топовый работодатель в сфере ИБ с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает высокий уровень ответственности (Principal), работу с высоконагруженными системами и возможность удаленной работы, что делает её крайне привлекательной для экспертов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль уровня Principal требует не только глубоких технических знаний в области профилирования систем (CPU, Memory, I/O), но и способности выстраивать процессы и методологию на уровне всего продукта. Высокая ответственность за масштабируемость EDR-системы и необходимость взаимодействия с архитекторами делают эту позицию сложной.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для позиции уровня Principal в сфере кибербезопасности рыночные ожидания в России составляют от 400 000 до 600 000 рублей после налогов. Positive Technologies обычно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие верхнему эшелону рынка.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Pricnipal performance engineer.
Локация: Можно работать удаленно.
Зарплата: ₽. Обсуждается на собеседовании.
Компания: Positive Technologies.
Задачи:• Формирование и развитие направления системного нагрузочного тестирования EDR;
• Разработка и внедрение end-to-end сценариев, отражающих реальные условия эксплуатации:
*➡*масштаб (большое количество агентов);
*➡*длительная работа (long-run);
*➡*накопление и burst-нагрузки;
*➡*интеграции с другими продуктами.
• Анализ результатов тестирования и подготовка отчётов;
• Обеспечение воспроизводимости клиентских инцидентов и деградаций;
• Анализ поведения системы под нагрузкой: узкие места, деградация во времени, влияние интеграций;
• Развитие тестовой инфраструктуры, включая стенды, генерацию нагрузки, сбор метрик;
• Взаимодействие с командами разработки при локализации и устранении проблем производительности;
• Участие в архитектурных обсуждениях с точки зрения производительности и масштабируемости;
• Разработка и внедрение методологии нагрузочного тестирования на уровне продукта.
Требования:
• Опыт работы в области нагрузочного тестирования / performance engineering от 5+ лет;
• Практический опыт проведения нагрузочного тестирования сложных систем (включая прод или близкие к прод среде);
• Опыт разработки и внедрения процессов нагрузочного тестирования;
• Опыт разработки нагрузочных сценариев и профилей нагрузки;
• Понимание принципов работы распределённых систем (очереди, асинхронность, отказоустойчивость, деградация под нагрузкой);
• Опыт анализа производительности CPU / memory / I/O latency / throughput;
• Работа с Kubernetes / контейнерной инфраструктурой;
• Работа с системами мониторинга (Prometheus, Grafana, Kibana и др.).
*✈* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Performance Engineering
- Load Testing
- Kubernetes
- Prometheus
- Grafana
- Kibana
- Distributed Systems
- EDR
- Capacity Planning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания специфики EDR-систем и работы с большим количеством агентов.
Как бы вы спроектировали стенд для имитации нагрузки от 100 000+ агентов, учитывая burst-нагрузки?
Оценка навыков глубокого анализа производительности.
Опишите ваш алгоритм поиска причин деградации производительности (latency) в распределенной системе на базе Kubernetes.
Проверка опыта работы с долгосрочной стабильностью.
Какие метрики вы считаете ключевыми при проведении long-run тестов для выявления утечек ресурсов, которые не видны на коротких дистанциях?
Оценка лидерских и методологических качеств.
Как вы будете внедрять культуру performance-тестирования в команды разработки, чтобы проблемы находились на ранних этапах, а не перед релизом?
Проверка архитектурного мышления.
С какими компромиссами (trade-offs) между производительностью и отказоустойчивостью вы сталкивались в своей практике?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
