Backend-инженер (базы данных и потоковые данные)

Backend-инженер (базы данных и потоковые данные) Employment type: Полный рабочий день Grade: Senior Skills: Golang, PostgreSQL, ClickHouse, Apache Kafka, NATS, RabbitMQ, CI/CD, Kubernetes Description: О проекте и роли Мы разрабатываем системы мониторинга и управления транспортом. Каждую секунду к нам поступают тысячи событий от устройств: их нужно быстро принять, корректно сохранить и отдать в аналитику. Мы ищем инженера, который глубоко понимает базы данных и умеет строить системы, переваривающие непрерывный поток данных. Опыт именно в транспорте или GPS не обязателен — для нас гораздо важнее ваша инженерная база и умение работать с нагруженными данными. Стек: PostgreSQL, ClickHouse, Go (рассмотрим сильных инженеров на Python/Java/Rust/C++), Kafka/NATS. 💻 Чем предстоит заниматься Проектировать и развивать хранилища данных на PostgreSQL и ClickHouse, обеспечивая высокую нагрузку на запись и чтение. Обеспечивать приём и обработку непрерывных потоков телеметрии: настраивать буферизацию, дедупликацию, корректно работать с опоздавшими событиями. Оптимизировать запросы и схемы данных: искать узкие места и устранять их, опираясь на метрики и профилирование. Разрабатывать и поддерживать сервисы (основной язык стека — Go). Участвовать в архитектурных решениях и проводить код-ревью. Работать с ИИ-агентами (Claude Code, OpenCode, Pi и аналоги), используя их как основной инструмент для ускорения разработки. 🎯 Наши ожидания (Требования) Базы данных и эффективность (Главное) Глубокое знание PostgreSQL: уверенное чтение планов запросов (EXPLAIN ANALYZE), понимание работы индексов, партиционирования, MVCC, vacuum и блокировок. Опыт работы с колоночными СУБД (в идеале ClickHouse): понимание движков MergeTree, ключей сортировки и партиционирования, материализованных представлений, пакетной вставки. Умение проектировать модель данных от сценариев чтения: разделение на «горячие» и исторические данные, предагрегация, управление сроками хранения (TTL). Привычка измерять всё: профилирование, нагрузочное тестирование, принятие решений на основе цифр. Потоковые данные Опыт обработки непрерывных потоков событий (телеметрия, логи, IoT, трекинг, платежи и т.д.). Понимание и опыт решения типовых проблем стриминга: события не по порядку, дубли и идемпотентность, backpressure, батчинг, восстановление после сбоя. Опыт работы с брокерами сообщений: Kafka, NATS, RabbitMQ или аналоги. Архитектура и эксплуатация Умение разложить систему на сервисы и грамотно обосновать компромиссы (консистентность vs задержка, стоимость хранения vs скорость запросов). Опыт эксплуатации своего кода в продакшене: настройка метрик, логов, самостоятельный разбор инцидентов. !! ИИ-инструменты Готовность к ежедневной работе с агентными ИИ-инструментами (Claude Code, OpenCode, Pi и др.). Умение ставить агенту задачу с нужным контекстом, критически проверять результат и нести полную ответственность за сгенерированный код как за свой собственный. 🌟 Будет большим плюсом Опыт коммерческой разработки на Go: понимание горутин и каналов, работа с pprof, построение микросервисов. Опыт работы с геоданными: PostGIS, геоиндексы, построение треков. Знание Kubernetes, Docker, настройка CI/CD. Опыт миграции или масштабирования хранилища без остановки сервиса (zero-downtime).