- Страна
- Россия
Разработчик системы трейсинга
Позиция в топовой технологической компании с возможностью влиять на инфраструктуру всего Яндекса. Интересные задачи на стыке системного программирования и AI, отличные возможности для профессионального роста.
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
Высокая сложность обусловлена требованиями к глубокому знанию Golang, опыту работы с распределенными системами под экстремальными нагрузками и необходимостью внедрения AI/ML решений в инфраструктурный продукт.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Зарплата в Яндексе для уровней Middle+/Senior обычно соответствует верхнему сегменту рынка РФ, часто включая значительную бонусную часть и опционы (RSU). Предлагаемая роль в облачном подразделении подразумевает конкурентную компенсацию, сопоставимую с ведущими бигтех-компаниями.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Описание вакансии
#middle #senior #удаленка #гибрид #офис
Яндекс
Разработчик системы трейсинга
Формат работы: удалённо или гибрид
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Масштабирование и повышение доступности системы
-Необходимо обеспечить стабильную работу системы распределённого трассирования в условиях роста нагрузки. Это включает в себя анализ текущих узких мест, проектирование и внедрение решений для горизонтального масштабирования, отказоустойчивости и балансировки нагрузки. Вам предстоит работать с распределённым хранилищем трасс, компонентами ingestion и обработки, а ещё вместе с командой создавать стратегию обеспечения высокой доступности (high availability) всей системы
-Разработка горячего хранилища
-Вы будете участвовать в разработке подсистемы горячего хранения трассировок, в которой данные временно накапливаются в памяти до их перекладывания в холодное хранилище. Эта подсистема должна обеспечивать высокую скорость приёма трасс, хранение в оперативной памяти и выполнение вычислений — агрегация, расчёт метрик, выделение аномалий — и других форм аналитики. По итогам обработки данные структурируются и отправляются в долговременное (холодное) хранилище. Важно обеспечить стабильную работу при высоких объёмах данных и реализовать гибкие механизмы управления жизненным циклом трассировок в памяти
-Развитие пользовательских сценариев для ускорения получения инсайтов
-Вам предстоит улучшать пользовательский опыт при работе с системой трассировки: разрабатывать сценарии, позволяющие быстрее выявлять причины деградаций, ошибок и аномалий. Это подразумевает создание механизмов фильтрации и группировки трассировок, построение автоматических срезов (например, «медленные запросы», «ошибочные трассы», «редкие паттерны»), а также интеграцию с другими источниками информации: логами, метриками, алертами. Цель — свести к минимуму время между обнаружением проблемы и её пониманием
-Применение AI/ML к трассировкам: генерация и проверка гипотез, создание MVP
-Нужно будет активно участвовать в исследовании возможностей применения AI/ML к данным трассировок. То есть как генерировать собственные идеи, так и проверять уже сформулированные гипотезы — от автоматического выявления аномалий до объяснения причин инцидентов с помощью моделей. Особое внимание будет уделено созданию MVP-инструментов, использующих большие языковые модели (BLM) для анализа и интерпретации трассировок, генерации кратких описаний, ответов на запросы инженеров и построения пользовательских сценариев. Задача требует инициативности, способности быстро собирать прототипы, работы с реальными данными и совместной итерации с ML-экспертами и продуктовыми командами
-Участие в развитии observability-платформы
-Система трассировки — ключевой компонент широкой observability-платформы, включающей в себя также логи, метрики, алерты и пользовательские сценарии. Вам предстоит участвовать в архитектурной и технической проработке решений на стыке этих направлений: обеспечивать корреляцию трасс с логами и метриками, участвовать в унификации пользовательского интерфейса и API, выстраивать единые принципы хранения, навигации и анализа данных. Важна способность мыслить в масштабе всей платформы, видеть связи между подсистемами и предлагать решения, повышающие наблюдаемость сложных распределённых систем в целом
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Уверенно владеете Golang
-Разрабатывали высоконагруженные распределённые системы
-Понимаете принципы observability: трассировка, метрики, логи
-Умеете работать в команде, принимать технические решения и брать на себя ответственность
-Хотите решать сложные задачи, которые напрямую влияют на весь Яндекс
-Будет плюсом:
-Работали с различными инструментами трейсинга
-Работали с базами данных, аналогичными ClickHouse
-Смотрите другие вакансии направления Yandex Cloud Observability Platform по ссылке
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Навыки
- Go
- Distributed Systems
- Observability
- ClickHouse
- High Availability
- Machine Learning
- LLM
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры высоконагруженных систем и способов их масштабирования.
Как бы вы спроектировали систему балансировки нагрузки для компонента ingestion, принимающего миллионы спанов в секунду?
Оценка знаний в области хранения данных и работы с памятью в Go.
Какие структуры данных и механизмы управления памятью в Golang вы бы использовали для реализации 'горячего' хранилища трасс?
Проверка понимания предметной области observability.
Каким образом можно эффективно реализовать корреляцию между распределенными трассировками и логами в масштабах всей платформы?
Оценка навыков работы с аналитическими БД.
В чем заключаются основные сложности при записи и чтении данных трассировки в ClickHouse-подобных системах при больших объемах?
Проверка готовности к работе с инновационными технологиями.
Как, по вашему мнению, LLM могут помочь инженеру в анализе графа вызовов при расследовании инцидента?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.

