Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Старший бэкенд-инженер (Big Data) / Инженер по инфраструктуре Big Data
Оценка ИИBinance — лидер рынка с мировым именем, предлагающий работу над сложнейшими техническими задачами в удаленном формате. Высокий балл за масштаб проектов, сильную команду и потенциально высокую компенсацию, несмотря на отсутствие точных цифр в вакансии.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубокому знанию внутренних механизмов Big Data фреймворков, опытом работы с кластерами на 1000+ узлов и необходимостью интеграции с Kubernetes. Роль подразумевает уровень Senior/Staff с навыками системного проектирования.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата указана как 'конкурентная', что для позиции Senior Big Data Engineer в компании уровня Binance обычно означает верхнюю границу рынка. Предложенные оценки соответствуют глобальным ставкам для Tier-1 технологических компаний при удаленной работе.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в binance уже сейчас
Присоединяйтесь к команде мирового лидера в криптоиндустрии и создавайте инфраструктуру будущего — откликайтесь прямо сейчас!
Описание вакансии
Старший бэкенд-инженер (Big Data) / Инженер по инфраструктуре Big Data
*🏢* Компания: Binance
*💰* ЗП: Конкурентная зарплата
*🌍* Формат: Удалёнка
О компании:
Binance — ведущая мировая блокчейн-экосистема и крупнейшая в мире криптовалютная биржа по объёму торгов и числу зарегистрированных пользователей.
Задачи:
• Проектировать, разрабатывать и поддерживать корпоративные платформы инфраструктуры больших данных, аналогичные AWS EMR.
• Улучшать распределённые вычислительные фреймворки: Hadoop, Spark, YARN, HDFS.
• Интегрировать движки big data с Kubernetes и продвигать cloud‑native трансформацию.
• Оптимизировать производительность кластеров, использование ресурсов и пропускную способность рабочих нагрузок.
• Повышать стабильность, надёжность и наблюдаемость платформы в масштабных продакшен-средах.
• Идентифицировать и устранять сложные узкие места производительности в распределённых системах.
Требования:
• Степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering или смежной области.
• Опыт разработки распределённых систем и инфраструктуры big data.
• Практический опыт с Hadoop, Spark, HDFS, YARN, Hive, Flink или Presto.
• Опыт построения/эксплуатации платформ вроде AWS EMR, Databricks Runtime или Google Dataproc.
• Опыт с Kubernetes и cloud‑native развёртыванием распределённых вычислительных движков.
• Владение Java, Scala, Go или C++.
Будет плюсом:
• Участие/коммиттерство в сообществах Apache Hadoop, Spark или Flink.
• Опыт эксплуатации кластеров масштаба 1000+ узлов.
• Опыт проектирования контейнеризованных вычислительных платформ.
• Знакомство с современными инструментами наблюдаемости и отладки распределённых систем.
Стек:
Hadoop, Spark, HDFS, YARN, Hive, Flink, Presto, Kubernetes, AWS EMR, Databricks Runtime, Google Dataproc, Java, Scala, Go, C++, observability
Условия:
• Удалённая работа
• Работа в плоской структуре с мировыми специалистами
• Возможности карьерного роста и обучения
• Конкурентная зарплата и соцпакет
*📩* Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Hadoop
- Spark
- HDFS
- YARN
- Hive
- Flink
- Presto
- Kubernetes
- AWS EMR
- Databricks
- Google Dataproc
- Java
- Scala
- Go
- C++
- Observability
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания архитектуры распределенных вычислений и умения оптимизировать ресурсы.
Расскажите о вашем опыте оптимизации планировщика YARN или работы Spark на Kubernetes. С какими основными проблемами вы сталкивались при масштабировании?
Оценка навыков отладки сложных систем.
Как вы подходите к поиску и устранению узких мест (bottlenecks) в производительности распределенного кластера, когда стандартные метрики не дают явного ответа?
Проверка опыта в cloud-native трансформации.
В чем основные сложности переноса HDFS-зависимых нагрузок в облачную среду или на объектные хранилища типа S3 при использовании Kubernetes?
Оценка инженерной культуры и вклада в Open Source.
Был ли у вас опыт внесения патчей в проекты Apache (Hadoop, Spark, Flink)? Если да, опишите процесс и сложность принятых изменений.
Проверка знаний в области обеспечения надежности.
Какие стратегии обеспечения наблюдаемости (observability) вы считаете наиболее эффективными для мониторинга состояния тысяч узлов в реальном времени?
Похожие вакансии
Senior Python Engineer
PostgreSQL Senior (Retail / HighLoad)
Senior/Middle+ Java Developer
Senior .NET разработчик
Senior PHP-разработчик (Symfony)
Senior Golang 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!