Саввинская набережная
КОНТЕКСТ РОЛИ
Развитие production-сервисов на Python в составе платформы. Сервисы обрабатывают финансовые операции институциональных клиентов: высокие требования к корректности, идемпотентности, наблюдаемости, аудиту. Регуляторный периметр.
Команда: технический руководитель + 2-3 Senior Backend инженера + SRE/Platform + Solution Architect. Работа в плотном контакте с криптографией, custody-инфраструктурой, расчётным контуром.
ЗАДАЧИ
— Разработка и развитие production-сервисов на Python (FastAPI, asyncio) в финансовом домене. — Проектирование схем PostgreSQL под высокую нагрузку: партиционирование, индексы (BRIN, GIN), Row-Level Security, миграции с zero-downtime. — Реализация идемпотентных операций над финансовыми сущностями; работа с распределёнными транзакциями, eventual consistency, саг-паттернами. — Интеграция с очередями (Kafka, RabbitMQ): exactly-once семантика для критичных потоков, dead-letter обработка, backpressure. — Проектирование REST API: OpenAPI 3.1 specifications, контрактное тестирование, версионирование, deprecation policy. — Безопасность: OAuth2/JWT, RBAC, secrets management через self-hosted Vault-эквиваленты, аудит-логирование под регуляторные требования. — Покрытие тестами: pytest-asyncio, контрактные тесты, нагрузочное тестирование (Locust/k6). — Code review, ADR (Architecture Decision Records), наставничество.
ТРЕБОВАНИЯ (ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ)
Технические: — 5+ лет коммерческой разработки на Python в production — 2+ года production-опыта с FastAPI (включая ownership сервисов под нагрузкой 1K+ rps или эквивалент по бизнес-критичности) — Глубокое владение asyncio: event loop internals, отладка блокировок, профилирование async-кода, корректная обработка отмены задач — Production-опыт SQLAlchemy 2.0 в async-режиме (asyncpg-driver, селективная подгрузка, контроль N+1, alembic-async) — Pydantic 2 (Rust-core, performance-aware использование, custom validators, ser/de оптимизации) — PostgreSQL на уровне понимания query plans, partitioning, индексных стратегий, vacuum/autovacuum tuning — OAuth2/OIDC, JWT, контроль доступа на уровне приложения и БД — pytest, pytest-asyncio в реальной test-suite (не «писал unit-тесты») — mypy strict mode, ruff strict configuration — как требование кодовой базы, не optional — Git, GitLab CI/CD, code review на ежедневной основе
Образование и подтверждаемость опыта: — Высшее техническое образование (информатика, программная инженерия, прикладная математика и аналогичные) — Гражданство РФ (платформа в КИИ-периметре 187-ФЗ) — Производственный опыт документально подтверждаемый
БУДЕТ ПЛЮСОМ
— Опыт в финансовом домене: банки, брокеры, платёжные системы, биржевая инфраструктура, инвест-платформы — Низкоуровневая работа с asyncpg (raw queries, COPY, connection pooling tuning) — alembic в async-окружении, zero-downtime migrations на больших таблицах — time-machine, freezegun для тестирования временной логики — phonenumbers, cryptography, httpx (production-tuned клиенты с retries, circuit breakers, timeouts) — Опыт с Kafka exactly-once (transactional producer + idempotent consumer), либо с RabbitMQ + Outbox pattern — Опыт production-эксплуатации сервисов: чтение логов, трассировка через Jaeger/Tempo, чтение metrics в Grafana, on-call rotation — Понимание принципов 152-ФЗ, 115-ФЗ, ГОСТ Р 57580.1 — опыт работы в регулируемом периметре (банк, финтех, госсектор) — Опыт с TigerBeetle или другими специализированными финансовыми ledger-системами — OpenAPI 3.1 contract-first development
СТЕК
Python 3.12+ · FastAPI · asyncio · SQLAlchemy 2.0 (async) · Pydantic 2 · PostgreSQL · Kafka · RabbitMQ · Redis · Docker · Kubernetes (Deckhouse) · GitLab CI/CD · VictoriaMetrics · Grafana · Loki · Tempo
СУВЕРЕННЫЙ КОНТУР (важно понимать до подачи)
Платформа развивается на российском технологическом контуре. Не используются: AWS/GCP/Azure в основном продконтуре, GitHub Cloud, Atlassian Cloud, Slack, публичные LLM с телеметрией (включая Cursor, GitHub Copilot, Claude API, ChatGPT API в production-сценариях).
Используются: Cloud.ru / Selectel, GitLab self-hosted, VK Teams, Yandex Tracker, self-hosted LLM (vLLM, Qwen, DeepSeek) для AI-tooling в разработке.
Если для вас критична работа в стеке с публичными SaaS-сервисами и AI-ассистентами, требующими телеметрии — наша среда не подойдёт.
ПРОЦЕСС ОТБОРА
- Скрининг резюме
- Технический скрининг (письменный async): 6 точечных вопросов по asyncio, SQLAlchemy 2.0, FastAPI, PostgreSQL — формат текстовые ответы, без онлайн-звонков на этом этапе
- Парная техническая встреча с техническим руководителем и архитектором (1,5 часа): обсуждение архитектуры реального сценария + ваш production-кейс
- Финальная встреча с Генеральным директором
