yandex
Страна
Россия
SeniorГибридПолная занятость

Разработчик системы трейсинга

ИИОценка ИИ

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.


Вакансия из открытого источника
Пожаловаться
+400% приглашений от HR

Улучшите резюме под эту вакансию

Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

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

Медиана450 000 ₽
Рынок300 000 ₽ – 600 000 ₽
ИИОценка ИИ

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.

Сопроводительное письмо

Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме

Иллюстрация сопроводительного письмаИллюстрация сопроводительного письма

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

Откликнуться

*🔥* Подписаться на наши каналы / @best_itjob / @it_rab

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.

Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ

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.

Похожие вакансии

Россия
более 1000 офферов получено
4.9

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!