Java lead

Описание

**ИТ B2C** — самая крупная экосистема в Сбере. Нас более 8000 человек в 18 городах России. Мы занимаемся разработкой и развитием розничных решений, помогая сделать сервисы Банка доступнее, безопаснее и удобнее. Ждем именно тебя! **Мы – Команда SberProfile B2C** – создаем и развиваем цифровой профиль клиента Сбера и его экосистемы. * **Задача команды** – спроектировать и реализовать кэш нового поколения, который станет единственным источником актуальных данных для AI-агентов Сбера. Это не просто хранилище, а сверхбыстрый (до 10 мс задержки) слой между агентами и данными. * У задачи есть глубокая RnD составляющая – таких решений на таких объемах данных не делал еще никто. Мы работаем на стыке distributed systems, AI и low-latency разработки – скучно не будет!

Обязанности

* Разработка архитектуры и дизайн решений для слоёв data serving (например, Redis, Cassandra, Bigtable, PostgreSQL, HBase, S3, Iceberg и т.п.) * Выбор и внедрение масштабируемых решений для хранения и доставки фич в режиме онлайн и офлайн * Проектирование API для онлайн-инференса (gRPC / REST) * Лидерство над кросс-функциональной командой (backend, data engineers, DevOps, QA) * Взаимодействие с Data Science и MLOps-командами для обеспечения seamless интеграции моделей с feature store serving * Внедрение механизмов versioning, TTL, consistency policies для Online Store * Инцидент-менеджмент, отладка проблем высокой нагрузки, обеспечение горизонтального масштабирования * Интеграция с существующей ML-инфраструктурой * Автоматизация деплойментов (CI/CD), конфигураций и обновлений компонент хранилищ

Требования

* Опыт 5+ лет в разработке высоконагруженных распределённых систем или хранилищ данных * Глубокое знание как минимум двух из следующих систем: * Online: Redis, Cassandra, DynamoDB, ScyllaDB, PostgreSQL * Offline: HDFS, S3, Iceberg, Delta Lake, BigQuery * Опыт проектирования API для real-time inference * Знание архитектур Feature Store, Data Lakehouse, Lambda/Kappa * Опыт с Kafka, Spark/Flink - как преимущество * Опыт построения отказоустойчивых систем (HA, репликация, шардирование) * Навыки анализа latency-path, оптимизации throughput/latency * Опыт работы с Kubernetes, Helm, CI/CD (GitLab CI, ArgoCD) * Опыт лидерства в роли тимлида или технического менеджера от 1 года * Навыки общения с DS/ML-инженерами, понимание ML lifecycle

Условия

* гибридный/офисный формат работы  * годовой бонус и ежегодный пересмотр * расширенный ДМС с первого дня + стоматология и льготное страхование для семьи * корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях * офис на Кутузовской/Оружейной с видом на набережную, зонами отдыха и спортзалом * 90 дней удаленной работы из любого региона РФ (не применимо для сопровождения) * льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.