Java lead

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.