О позиции
Компания Binance ищет старшего бэкенд-инженера для работы с инфраструктурой Big Data. Ваша задача будет заключаться в проектировании, разработке и поддержке корпоративных платформ, аналогичных AWS EMR. Вы будете работать с распределёнными вычислительными фреймворками, такими как Hadoop и Spark, а также интегрировать движки big data с Kubernetes.
Чем вы будете заниматься
- Проектировать и развивать корпоративные платформы инфраструктуры больших данных.
- Улучшать распределённые вычислительные фреймворки: Hadoop, Spark, YARN, HDFS.
- Интегрировать движки big data с Kubernetes и продвигать cloud-native трансформацию.
- Оптимизировать производительность кластеров и использование ресурсов.
- Повышать стабильность и надёжность платформы в масштабных продакшен-средах.
- Идентифицировать и устранять узкие места производительности в распределённых системах.
Требования
- Степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering или смежной области.
- Опыт разработки распределённых систем и инфраструктуры big data.
- Практический опыт с Hadoop, Spark, HDFS, YARN, Hive, Flink или Presto.
- Опыт эксплуатации платформ вроде AWS EMR, Databricks Runtime или Google Dataproc.
- Опыт с Kubernetes и cloud-native развёртыванием.
- Владение Java, Scala, Go или C++.
Будет плюсом
- Участие в сообществах Apache Hadoop, Spark или Flink.
- Опыт эксплуатации кластеров масштаба 1000+ узлов.
- Опыт проектирования контейнеризованных вычислительных платформ.
- Знакомство с современными инструментами наблюдаемости и отладки.
Что мы предлагаем
- Удалённая работа с гибким графиком.
- Работа в плоской структуре с мировыми специалистами.
- Возможности карьерного роста и обучения.
- Конкурентная зарплата и соцпакет.
Вакансия предлагает интересные задачи в области Big Data и возможность работы в известной компании. Конкурентная зарплата и хорошие условия делают её привлекательной для кандидатов.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в Hadoop и Spark, с практическим опытом работы с HDFS и YARN для оптимизации производительности распределённых вычислений.
Способность эффективно работать в удалённой среде, демонстрируя самодисциплину и проактивность в решении технических задач.
Опыт интеграции Kubernetes с Big Data фреймворками, что позволяет быстро разрабатывать и масштабировать решения в облачных средах, таких как AWS EMR.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Crypto & Web3
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев