Senior Big Data разработчик (Java/Scala)

Что предстоит делать

Навыки: Java, Scala, Linux, Apache Spark, Apache Hadoop. Квалификация: Senior. Специализации: Бэкенд разработчик. ***IT-компания GNIVC* **- партнер государственных компаний и лидеров российского бизнеса, разработчик и системный интегратор крупнейших государственных информационных систем, а также коммерческих решений для налогового мониторинга. - Компания входит в ТОП-100 лучших работодателей страны и на 9-м месте в категории «IT-компании» 2025 года по рейтингу работодателей hh.ru среди крупных компаний; - Мы в 25% лучших по уровню счастья среди компаний отрасли IT и России 2025 по версии Happy Job; - У нас есть ИИ-песочница - среда для экспериментов и реальных проектов на современных опенсорс-больших языковых моделях. Здесь можно применять ИИ для оптимизации своей работы, автоматизации процессов и реализации собственных идей от гипотезы до результата; - Являемся аккредитованной ИТ-компанией. Мы ищем опытного разработчика для проектов по обработке больших данных с потенциалом роста до тимлида в части Big Data. В задачи входит разработка и поддержка распределённых процессов обработки данных на базе Apache Spark (Java/Scala) с интеграцией в экосистему Hadoop (HDFS, Hive, HBase), а также взаимодействие с системами Oracle/Postgres и потоковыми данными через Kafka. Работа ведётся в кластере ADH. **Задачи:** - разработка и поддержка Big Data на крупном проекте; - разработка и сопровождение ETL-процессов и потоковых пайплайнов на Spark (Java/Scala); - интеграция с источниками и хранилищами данных: HDFS, Hive, HBase, Oracle, Postgres, Kafka, ClickHouse; - написание SQL-запросов; - оптимизация производительности Spark job’ов и процессов загрузки/выгрузки; - участие в проектировании архитектуры и внедрение лучших практик разработки под Big Data; - оптимизация производительности на уровне кластера (тюнинг Spark, partitioning, broadcasting). **Требования:** - опыт коммерческой разработки на Java и Scala: 5+ лет опыта разработки, из них 2–3 года в Big Data; - практический опыт работы с Apache Spark; - знание экосистемы Hadoop (HDFS, Hive, HBase); - опыт работы с Kafka; - хорошее знание SQL; - опыт работы с реляционными СУБД; - уверенное владение Linux; - глубокое понимание Spark internals (RDD/DataFrame API, shuffle, Catalyst Optimizer); - опыт оптимизации производительности; - понимание принципов распределённых систем (HDFS, Zookeeper, YARN); - опыт взаимодействия с бизнес-заказчиками/аналитиками (умение переводить требования в архитектуру решения). **Мы предлагаем:** - ***гибкие форматы работы:*** возможность работы в офисе, по гибридному графику или полностью дистанционно на территории РФ; - ***рабочий график:*** пятидневная рабочая неделя (пн.–чт. с 09:00 до 18:00, пт. с 09:00 до 16:45); - ***достойное вознаграждение:* **конкурентная заработная плата по результатам собеседования, а также премии за эффективную работу и достигнутые результаты; - ***официальное трудоустройство:** *полное соблюдение требований ТК РФ, включая оплачиваемые отпуска (с дополнительной выплатой 50% от оклада после 11 месяцев работы в Компании) и выплату заработной платы дважды в месяц; - ***заботу о здоровье:*** - компенсация больничного листа продолжительностью до 7 дней с сохранением полной оплаты, эквивалентной рабочему дню, - добровольное медицинское страхование (ДМС) по окончании испытательного срока, с широким перечнем ведущих медицинских учреждений, включая качественную стоматологию, - возмещение до 50% затрат на занятия спортом; - ***развитие и обучение:*** - профессиональное обучение и сертификация за счет компании, - организация внутренних и внешних митапов, хакатонов, конференций, семинаров и тренингов, - партнерские программы по изучению иностранных языков и развитию профессиональных навыков от Skyeng и Skillbox, - доступ к корпоративной библиотеке на платформе Alpina Digital; - ***дополнительные выходные:*** возможность взять 5 дополнительных оплачиваемых выходных (ресурсных) дней в течение календарного года (с 1 января до 31 декабря) для сотрудников, проработавших в компании более 11 месяцев.