- Страна
- Россия
Старший Java-разработчик, Реклама в поисковом рантайме
Оценка ИИOzon — топовый работодатель с сильной инженерной культурой, современным стеком (Java 21) и по-настоящему большими данными. Удаленный формат работы и работа над ключевым продуктом (реклама) делают вакансию крайне привлекательной.
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 экстремальными нагрузками (100k+ RPS) и специфическим стеком (Guice вместо Spring), что требует глубокого понимания JVM и многопоточности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в Ozon для Senior Java разработчиков обычно находится на верхнем уровне рынка, часто превышая средние показатели для опытных инженеров в РФ. Учитывая сложность задач (Highload), можно ожидать предложение в районе 400-550 тысяч рублей до вычета налогов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Контакты для отклика
Откройте контакты, указанные в вакансии.
Описание вакансии
Старший Java-разработчик, Реклама в поисковом рантайме
Локация: Удалённо
Компания: Ozon
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Какая у нас команда и процессы:
Agile, двухнедельные спринты, стандартные церемонии: стендап, груминг, планирование, ретро.
Есть команда QA, которая активно тестирует новые фичи, а также пишет e2e автотесты, помогая улучшать качество сервисов.
Ежедневно проводим нагрузочное тестирование в продовом окружении.
Наш стек:
Пишем микросервисы на Java 21+
Используем Guice вместо Spring.
Мискросервисы общаются по gRPC.
Обрабатываем более 100k запросов в секунду.
Используем Redis для горячего хранения данных. У нас более 1Tb кешей.
Сервисы разворачиваем в Kubernetes. CI/CD на базе Gitlab CI.
Мониторинг и логирование через Prometheus, Graylog, OpenTracing (Jaeger).
Для управления разработкой используем Gitlab, Jira, Confluence.
Вы будете:
Воплощать новые идеи и улучшать сервисы рантайм рекламы.
Оптимизировать узкие по производительности места.
Прорабатывать технические решения.
Покрывать свой код тестами.
Ревьюить код своих тиммейтов.
Писать документацию.
Нам важно:
Хорошее знание Java и опыт разработки от 2 лет.
Знание классических алгоритмов и структур данных.
Опыт использования реляционных СУБД и/или NoSQL-хранилищ.
Ответственность и аккуратность, умение тестировать собственный код и работать с чужим.
Умение работать в команде.
Будет плюсом:
Знакомство с проектированием архитектуры серверного ПО.
Опыт разработки многопоточных приложений.
Опыт разработки и профилирования высоконагруженных сервисов.
*🌐 Резюме отправлять:* Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай *📚* Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Java
- Guice
- gRPC
- Redis
- Kubernetes
- GitLab CI
- Prometheus
- Graylog
- Jaeger
- Jira
- Confluence
- SQL
- NoSQL
- Multithreading
- Highload
Возможные вопросы на собеседовании
В вакансии указано использование Guice. Важно понимать, знает ли кандидат альтернативы Spring и принципы работы DI-контейнеров.
В чем основные отличия Google Guice от Spring Framework, и какие преимущества дает использование легковесного DI-контейнера в высоконагруженных системах?
Сервисы обрабатывают 100k+ запросов в секунду. Это требует навыков оптимизации.
Как бы вы подошли к поиску узкого места в производительности микросервиса, если задержка (latency) на gRPC ручке резко возросла при стабильном RPS?
Упоминается использование Redis для 1Tb данных.
Какие стратегии вытеснения данных (eviction policies) в Redis вы бы выбрали для кэша объемом 1 Тб, и как обеспечить консистентность данных между Redis и основным хранилищем?
Вакансия предполагает работу с Java 21.
Какие возможности Java 21 (например, Virtual Threads) могут быть наиболее полезны для оптимизации gRPC-сервисов с высокой пропускной способностью?
Требуется знание алгоритмов.
Опишите структуру данных, которую вы бы использовали для эффективного хранения и быстрого поиска рекламных ставок в оперативной памяти при условии частых обновлений.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
