Опыт работы:
От 3 до 6 лет
Место работы:
Москва, Ленинградское шоссе, 39Ас3

Наша команда разрабатывает сервис геораспределённого хранения и обработки большого количества файлов и обеспечения оперативного доступа к ним с нагрузкой в десятки тысяч запросов в секунду

Вам предстоит:

  • Разработка, поддержка и мониторинг системы обработки данных в SQL Server на языке T-SQL
  • Разработка и поддержка автотестов на языке Python
  • Анализ требований, участие в разработке планов и оценке реализации
  • Активное участие в выборе и проработке технологий
  • Проведение кодревью

Вы нам подходите, если у вас есть:

  • Опыт разработки и поддержки баз данных Microsoft SQL Server
  • Опыт работы с большими объёмами данных и оптимизация производительности
  • Способность разбираться в чужом коде и брать на себя ответственность за развитие и поддержку системы

Будет плюсом:

  • Опыт разработки и эксплуатации распределённых систем: работа с NoSQL-базами
  • Умение читать код на Python/Go
  • Опыт работы с Linux

Похожие вакансии

Фуллстек разработчик (PHP)
ROSSKO

30 Tb оперативной памяти. Работает с PHP 7 и фреймворком Symfony от года. Работает с микросервисной архитектурой. Уверенно программирует на...

300 000 руб.
Senior Node.js Developer (Computer Vision + Web3)
Simplenight

Experience: 6+ лет (НЕ фриланс). Stack: Computer Vision, Ethereum, смарт-контракты, собственная PoA-сеть, Kubernetes, GraphQL, NestJS.

250 000 - 400 000 руб.
Менеджер по развитию бизнеса (FMCG канал)/business development manager
BrandLink

Идеальный кандидат: - опыт работы на стороне рекламного агентства или внутри компании-клиента в направлении consumer promo. - опыт работы в одном...

200 000 - 350 000 руб.
Старший fullstack-разработчик (PHP Laravel+Vue.JS)
МФК Фордевинд

Уверенное знание PHP (Laravel), MySQL, JS/Ajax, Jquery, CSS. Умение писать чистый, грамотный и поддерживаемый код. Навыки верстки.

ML-разработчик в Яндекс Музыку
Яндекс

Вам предстоит исследовать новые архитектуры моделей, доносить дополнительные источники знаний до обучения нейросетей, оптимизировать скорость применения и качество моделей.