python разработчик спортивной аналитики

Технологическая команда создаёт решения для спортивной аналитики. Продукт предназначен для трансформации и объективизации судейства в спорте. Платформа судейства на основе видеоаналитики соревнований готовится к запуску и обеспечивает работу с видеоповторами, AI-оценками, комментариями, откликами и отчётностью.

• Развернуть хранилище с нуля: подготовить DDL, ограничения целостности, индексы, миграции на Alembic, окружения dev/stage/prod, бэкапы и 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 для лидербордов и срезов по спортсменам;
• Вести контракт приёма результатов из сервиса аналитики: обеспечить идемпотентность, валидацию, версионирование и аудит;
• Развивать API платформы для заявок, фаз соревнований, судейских действий, апелляций, экспорта и real-time по SSE;
• Профилировать и оптимизировать горячие пути;
• Отвечать за наблюдаемость и эксплуатацию серверной части.

• 4+ Года коммерческой разработки бэкенда на Python, включая не менее 2 лет работы с async-стеком FastAPI, Starlette или аналогами;
• Уверенное владение 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;
• Уверенное владение SQLAlchemy 2.0 в async-режиме и Alembic: async-сессии, границы транзакций, autogenerate и его ограничения;
• Навыки проектирования REST API: контракты, версионирование, идемпотентность, коды ошибок и валидация через Pydantic 2;
• Опыт работы с Redis, кешированием, pub/sub и S3-совместимыми хранилищами;
• Опыт работы с Docker и настройки CI/CD;
• Опыт тестирования с pytest и интеграционных тестов против реальной инфраструктуры, а не только моков;
• Способность работать с унаследованным кодом: читать, измерять, находить реальные дефекты и исправлять их без полного переписывания;
• 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 через SSE и WebSocket под нагрузкой, Kubernetes, IaC, PgBouncer в проде, опыт переезда с legacy-системы при живом проде, опыт работы в спортивных или трансляционных продуктах.

• Зарплата до 600 000 ₽ до вычета налогов;
• Комфортный современный офис у метро 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;
• Корпоративная пенсионная программа;
• Дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на троих близких;
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.