- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Go Developer (ML-интеграции)
Оценка ИИПривлекательная вакансия для опытных специалистов, предлагающая работу с современным стеком (Go, K8s, ClickHouse) и интересными задачами на стыке Backend и ML. Четко прописанные требования и стек технологий говорят о зрелости процессов в компании.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена строгими требованиями к опыту (от 6-7 лет), возрастным цензом и необходимостью глубоких знаний в области ML-интеграций, Highload и Data Lake. Грейд 'крепкий сеньор' подразумевает не только написание кода, но и проектирование сложных контрактов данных.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ объявлении не указана зарплата, однако для позиции 'крепкого сеньора' с опытом 7+ лет на рынке РФ вилка обычно составляет от 350 000 до 550 000 рублей. Данная роль требует специфических знаний ML-инфраструктуры, что может поднять планку выше среднего.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Eclipse Digital уже сейчас
Если вы опытный Go-разработчик с экспертизой в Highload и ML-интеграциях, отправьте свое резюме @veroneko прямо сейчас!
Описание вакансии
ID 2292
Go
Senior
🌍 Локация: РФ
💼Сотрудничество : по ИП РФ
Eclipse Digital
https://eclipse-studio.ru/ - наниматель
Вакансия - нашего партнера
Опыт работы - от 6-7 лет! Возраст - старше 28 лет! Грейд - очень крепкий сеньор!
Интересен опыт работы на крупных проектах в резюме, опыт работы на проектах с высокой нагрузкой.
Чем предстоит заниматься:
—Разрабатывать и поддерживать data adapters для ML-задач (профиль, события, поведение, транзакции).
—Интегрировать сервисы скоринга и рекомендаций в микросервисную инфраструктуру продукта.
—Строить синхронные и асинхронные интеграции между ML-сервисами и другими микросервисами платформы.
—Проектировать API и событийные контракты, поддерживать версионирование интеграций.
—Обеспечивать надежную доставку данных, наблюдаемость и стабильность интеграционного контура.
—Работать с источниками из озера данных и встраивать их в ML-интеграции.
Что ожидаем от кандидата:
—Уверенный опыт разработки на Go, понимание микросервисной архитектуры.
—Практический опыт интеграций через gRPC/REST, брокеры сообщений и SQL-хранилища.
—Опыт покрытия критических сценариев тестами (контрактные, интеграционные, e2e).
—Понимание reliability-паттернов (retry, circuit breaker, DLQ) и их применения в продакшене.
—Опыт работы с озером данных (Data Lake) и потоками данных.
Технологический стек:
—Go, SQL, gRPC/REST, Protobuf/JSON
—Озеро данных (Data Lake), Kafka, Redis, PostgreSQL/ClickHouse
—Docker, Kubernetes
—Prometheus, Grafana, OpenTelemetry
—Git, CI/CD
Будет преимуществом:
—Практический опыт интеграции ML-моделей в микросервисную архитектуру.
—Опыт проектирования data adapters и data contracts.
—Опыт работы с highload-системами.
—Понимание MLOps-процессов и взаимодействия с DS/ML-разработчиками.
📨 Откликнуться можно в telegram Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Kubernetes
- Prometheus
- Grafana
- OpenTelemetry
- CI/CD
- PostgreSQL
- Microservices
- REST
- Redis
- Docker
- Kafka
- gRPC
- Go
- ClickHouse
- Data Lake
- Highload
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу с ML-задачами и адаптерами данных. Важно понимать, как кандидат обеспечивает консистентность при передаче данных.
Расскажите о вашем опыте проектирования Data Adapters. С какими сложностями вы сталкивались при обеспечении версионирования контрактов данных?
В стеке указаны Kafka и Redis. Вопрос проверяет знание паттернов надежности, упомянутых в описании.
Как бы вы реализовали паттерн Circuit Breaker в Go-микросервисе, взаимодействующем с внешним ML-скорингом через gRPC?
Упоминается работа с Highload и озерами данных.
Какие стратегии оптимизации работы с PostgreSQL или ClickHouse вы применяли при обработке больших потоков транзакционных данных?
Вакансия требует опыта покрытия критических сценариев тестами.
В чем, по вашему мнению, заключается специфика контрактного тестирования (Consumer-Driven Contracts) в распределенной системе на Go?
Работа с ML-моделями требует понимания специфики их жизненного цикла.
Как вы организуете мониторинг и наблюдаемость (Observability) для сервисов, которые служат прослойкой между Data Lake и ML-моделями?
Похожие вакансии
Python разработчик (Senior)
Python - разработчик (Senior)
.NET разработчик Middle+ , Senior
Разработчик C++ ( Middle+ / Senior )
Senior Java Developer
Senior Node.js Developer
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!
- Страна
- Россия