Senior Backend & Data Engineer

Senior Backend & Data Engineer
Вакансия Senior Backend & Data Engineer, работа в компании Сбер, в Москве. Локации: Москва. Зарплата: 400 000 — 550 000 ₽/мес на руки. Дата публикации: 10.10.2026.
Вакансия Senior Backend & Data Engineer, работа в Сбер, в Москве — getmatch — getmatch В приложении удобнее Установить Вакансия в архиве Компания больше не ищет сотрудника. Посмотрите похожие предложения Все вакансии Python Москва Senior в Сбер 400 000 — 550 000 ₽/мес на руки Москва Офис Специализация Python / Data Engineering / DWH (Data warehouse) Уровень Senior Требуемый опыт 6 + лет Поделиться Поделиться Технологии/инструменты PostgreSQL Python Docker REST Redis Kubernetes CI/CD REST API QA Мы — технологическая команда, создающая инновационные решения для спортивной аналитики. Наш продукт направлен на трансформацию и объективизацию судейства в спорте. Мы ищем опытного разработчика для участия в продуктивизации наших решений. Наша платформа судейства на основе видеоаналитики соревнований готовится к запуску. API написан, есть спроектированная схема данных, но собрать и наполнить хранилище данными справочников, перенести данные аналитики из JSON-ов и собрать аналитические витрины только предстоит. Вы становитесь основным владельцем серверного слоя. Расчёт оценок целиком находится в сервисе видеоаналитики, который делает отдельная команда, и результаты приходят в платформу по API уже готовыми. Бэкенд не интерпретирует правила судейства — он принимает результаты, гарантирует их сохранность и прослеживаемость и обеспечивает вокруг них рабочие процессы: загрузка и показ видеоповторов с AI-оценками и комментариями, обработка откликов, формирование отчётности и так далее. Обязанности Слой данных — с нуля до продакшена: Развернуть хранилище с нуля: DDL, ограничения целостности, индексы, миграции на Alembic, окружения dev/stage/prod, бэкапы, пулинг. Наполнить и версионировать справочники в хранилище данных. Перенести существующие данные из файлового хранилища в реляционную схему — с ETL и сверкой полноты переноса. Спроектировать аналитические витрины (лидерборды, срезы по спортсменам). Вести контракт приёма результатов из сервиса аналитики: идемпотентность, валидация, версионирование, аудит. Развивать API платформы: заявки, фазы соревнований, судейские действия, апелляции, экспорт, real-time по SSE. Профилировать и оптимизировать горячие пути. Отвечать за наблюдаемость и эксплуатацию серверной части. Требования Обязательные 4+ лет коммерческой разработки бэкенда на Python, из них не менее 2 лет — на async-стеке (FastAPI / Starlette или аналоги). PostgreSQL: проектирование схем, стратегия индексов, транзакции и уровни изоляции, блокировки, партиционирование, оконные функции. Практический опыт развёртывания хранилища с нуля с миграциями, бэкапами и процедурой выката в нескольких окружениях. Опыт построения агрегатов и аналитических витрин над OLTP-базой. SQLAlchemy 2.0 в async-режиме и Alembic на уровне уверенного владения (async-сессии, границы транзакций, autogenerate и его ограничения). Проектирование REST API: контракты, версионирование, идемпотентность, коды ошибок, валидация через Pydantic 2. Redis (кэш, pub/sub), S3-совместимые хранилища. Docker, настройка CI/CD. Тестирование как часть разработки: pytest, интеграционные тесты против реальной инфраструктуры, не только моков. Способность работать с унаследованным кодом: прочитать, измерить, выделить реальные дефекты, починить, не переписывая все с нуля. Будет плюсом Аналитические СУБД и ETL/ELT (ClickHouse, dbt, Airflow). Интеграция с ML-сервисами: асинхронные пайплайны, callback-и, очереди, обработка частичных и повторных результатов. Работа с видео и медиа-пайплайнами, обработка больших объектов. Real-time-доставка (SSE, WebSocket) на нагрузке. ClickHouse, dbt, Airflow, Kubernetes, IaC, PgBouncer в проде. Опыт переезда с legacy-системы при живом проде. Опыт работы в спортивных или трансляционных продуктах. Условия Комфортный современный офис — м. Кутузовская. Ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус. Корпоративный спортзал и зоны отдыха. Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития. Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа. Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ. Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких. Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. Корпоративная пенсионная программа. Поделиться О компании Сбер Сфера Банки / Финтех Размер 1001+ Сбербанк — крупнейший банк в России, Центральной и Восточной Европе, один из ведущих международных финансовых институтов. Самый дорогой российский бренд и самый сильный банковский бренд в мире по версии Brand Finance.