- Страна
- Россия
Старший разработчик в Реактор
Оценка ИИЭто позиция в одной из ведущих технологических компаний с сильной инженерной культурой. Задачи масштабные и интересные, а пакет бонусов Яндекса является одним из лучших на рынке.
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 ИИРоль требует глубоких знаний Java и опыта работы с распределенными системами. Задачи по изменению архитектуры мастера очередей и обеспечению горизонтального масштабирования без потери корректности приоритизации являются технически сложными.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для позиции Senior Java Developer в Яндексе рыночные ожидания составляют от 350 000 до 550 000 рублей после вычета налогов, не включая годовые бонусы и опционы (RSU).
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*🖤* Старший разработчик в Реактор
Нирвана — облачная платформа для выполнения произвольных вычислений и процессов. Платформой активно пользуются аналитики, разработчики, ML-инженеры и другие сотрудники. Важной частью платформы является Реактор — система автоматизированного запуска процессов по расписанию либо по внешним событиям, которая даёт возможность превратить ad-hoc-запуски в надёжные регулярные процессы.
Какие задачи вас ждут:
• Перезапуск процессов по событиям в прошлом
Мы собираемся дать инструменты для исправления ошибок в данных и конфигурациях, а также для массового перезапуска пострадавших процессов.
• Горизонтальное масштабирование процессора очередей
Текущая реализация процессора очередей — единый мастер, пропускающий через себя весь поток появляющихся запусков процессов. Такой подход имеет потолок пропускной способности, и мы хотим пересмотреть архитектуру процессора очередей и найти вариант, который можно будет горизонтально масштабировать без потери корректности приоритизации ожидающих запусков.
• Экспорт событий для аналитики
Чтобы упростить аналитику, мы хотим начать экспортировать во внешнюю систему (YTsaurus) записи о появлении событий, запуске процессов, создании и редактировании других сущностей в системе.
Мы ждём, что вы
• Имеете опыт промышленной разработки на Java
• Знакомы с распределёнными системами и решениями, обеспечивающими высокую доступность
• Знаете основы работы в Unix-системах и умеете использовать инструменты для диагностики и анализа сервисов
Будет плюсом, если вы
• Работали с высоконагруженными сервисами
• Умеете быстро разбираться в незнакомом коде и новых технологиях
Почему у нас хорошо:
Сотрудники Яндекса бесплатно участвуют в профильных конференциях. А для тех, кто на них выступает, у нас есть школа подготовки спикеров. Это не все бонусы — полный список тут.
*📩*Откликнуться на нашем сайте
#yandex_infrastructure #нирвана #ytsaurus #unix #бэкенд #java
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Java
- Distributed Systems
- Unix
- High Availability
- High Load
- YTsaurus
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия предполагает работу над масштабированием процессора очередей. Важно понимать, как кандидат будет решать проблему единой точки отказа и узкого места в производительности.
Как бы вы подошли к задаче горизонтального масштабирования единого мастера очередей, сохраняя при этом строгую приоритизацию задач?
Работа ведется над платформой Нирвана, где важна надежность. Вопрос проверяет понимание принципов обеспечения отказоустойчивости.
Какие паттерны обеспечения высокой доступности (High Availability) вы применяли в своих проектах на Java?
В задачах указан экспорт событий в YTsaurus. Вопрос проверяет опыт работы с системами хранения и анализа больших данных.
Был ли у вас опыт интеграции сервисов с системами хранения больших данных или аналитическими платформами? Какие сложности возникали?
Требуется знание Unix и инструментов диагностики.
Какие инструменты вы используете для профилирования и поиска утечек памяти в Java-приложениях, работающих в Unix-среде?
Упоминается работа с событиями в прошлом и исправление данных.
Как обеспечить консистентность данных при массовом перезапуске процессов, если часть из них зависит от результатов друг друга?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
