.svg)
.svg)
Добавьте резюме в профиль, чтобы сгенерировать временное CV под эту вакансию
Если просят войти через iCloud, отправить коды из SMS, запустить код, что-то установить, перевести деньги или сделать что угодно, связанное с деньгами, не соглашайтесь: это признаки мошенничества.
сегодня
Golang Developer
ниже рынка на 9,6%
вакансия
340 000 ₽
в среднем
376 143 ₽
мэтч
Добавь резюме в профиле, чтобы видеть % мэтча с вакансией
генерация резюме
сопроводительное письмо
Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории
описание
Команда разрабатывает высоконагруженную видеоплатформу, которая обрабатывает потоки с тысяч камер в реальном времени и использует машинное обучение для анализа видео, выявления девиантного поведения и оптимизации бизнес-процессов.
задачи
- Разрабатывать, развивать и поддерживать микросервисную архитектуру высоконагруженной видеоплатформы.
- Взаимодействовать с командой машинного обучения для создания эффективного взаимодействия платформы и моделей.
- Разрабатывать API для стриминга видеофрагментов, приема и обработки метаданных, управления инференсом.
- Проектировать и реализовывать API (gRPC, REST) для внутренних и внешних интеграций.
- Участвовать во всех этапах разработки: от проектирования и код-ревью до тестирования, развертывания и мониторинга.
- Оптимизировать производительность, задержки и пропускную способность критически важных сервисов.
требования
- Глубокий опыт бэкенд-разработки на Go в высоконагруженных распределенных системах.
- Опыт проектирования микросервисной архитектуры и API (gRPC, REST).
- Опыт работы с Docker, Kubernetes и базами данных (SQL/NoSQL).
- Умение работать в кросс-функциональной команде и конструктивно обсуждать решения.
- Будет плюсом понимание принципов работы с видео (кодеки H.264/H.265, контейнеры, стриминговые протоколы RTSP/WebRTC/HLS), личный опыт разработки или интеграции видео-сервисов, способность говорить на одном языке с инженерами машинного обучения, понимание этапов машинного обучения, опыт интеграции моделей в продакшн-среду, понимание принципов компьютерного зрения, опыт работы с облачными провайдерами и системами потоковой обработки данных (Kafka, RabbitMQ).
условия
- Работа в высоконагруженном проекте.
навыки
