- Страна
- Россия
Senior Golang Developer (Global Trading Platform)
Оценка ИИСбер предлагает работу над технологически сложным и престижным проектом Global Trading Platform. Это отличная возможность для Senior-разработчика поработать с современным стеком (Go, ClickHouse, gRPC) в крупной стабильной компании с сильной инженерной культурой.
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 ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубокому знанию архитектуры высоконагруженных систем, опытом работы с HFT и спецификой финансового сектора. Требуется не только написание кода, но и проектирование сложных отказоустойчивых решений.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, однако для позиции Senior Golang Developer в Москве в банковском секторе рыночные предложения обычно находятся в диапазоне 350 000 – 550 000 рублей на руки. Сбер, как правило, предлагает конкурентные условия, соответствующие верхней границе рынка для сильных кандидатов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
Сбер
Senior Golang Developer (Global Trading Platform)
Формат работы: гибрид (минимум 2 дня в офисе в неделю)
*☑️* Чем предстоит заниматься
-Проектированием и разработкой архитектуры, выбором технологического стека
-Проектированием и поддержкой real-time алгоритмов ценообразования (pricing engines), алгоритмов кэширования, мониторинга и профилирования нагрузки, отказоустойчивости
-Оптимизацией производительности и масштабируемости сервиса
-Выбором архитектурных паттернов, анализом технических рисков
-Разработкой ТЗ, взаимодействием с другими командами для обсуждения архитектуры решения, предложением и реализацией улучшений
-Оптимизацией архитектуры для обработки больших объемов данных
-Проектированием и реализацией интеграций с внешними источниками данных: API, базы данных, очереди сообщений
-Работой с базами данных: PostgreSQL, Redis, ClickHouse и др.
*☑️* Наши пожелания к кандидатам
-Опыт в Golang-разработке и проектировании высоконагруженных систем от 5 лет
-Опыт проектирования отказоустойчивых систем: Fault Tolerance, Disaster Recovery, а также опыт построения масштабируемых систем: Horizontal/Vertical Scaling
-Опыт интеграции систем по: HTTPS, REST, JSON, Kafka, gRPC
-Опыт работы с базами данных: PostgreSQL, Redis, ClickHouse
-Будет плюсом: опыт в банковской или финансовой сфере
-Будет плюсом: опыт работы с HFT-системами: алгоритмический трейдинг, маркет-мейкинг, арбитраж
-Будет плюсом: опыт построения сервисов по расчету цен/риск-параметров/параметров портфелей
-Будет плюсом: понимание как работает кэширование (L1/L2 Cache, Distributed Cache)
-Будет плюсом: владение инструментами AI для анализа, генерации и автоматизации
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Go
- PostgreSQL
- Redis
- ClickHouse
- Kafka
- gRPC
- REST
- JSON
- Highload
- Fault Tolerance
- Disaster Recovery
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат обеспечивает непрерывность работы критически важных торговых систем.
Расскажите о вашем опыте проектирования систем с поддержкой Disaster Recovery. Какие стратегии репликации данных вы использовали?
Позиция подразумевает работу с real-time алгоритмами, где задержки критичны.
Как вы подходите к профилированию и оптимизации задержек (latency) в Go-приложениях? Какие инструменты используете?
В вакансии упоминается работа с L1/L2 и распределенным кэшем.
В каких случаях вы предпочтете локальный кэш распределенному (например, Redis) в контексте торговой платформы? Какие риски это несет?
Работа с финансовыми данными требует высокой надежности при передаче сообщений.
Как обеспечить гарантию доставки 'exactly once' при интеграции через Kafka в высоконагруженной системе?
Вакансия предполагает работу с ClickHouse для больших объемов данных.
Для каких сценариев в вашей архитектуре вы выберете ClickHouse вместо PostgreSQL, и как организовать эффективную вставку данных в него?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
