Lead Software Developer – Java, Python, AWS & AI Platform

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Senior Lead Software Engineer в Machine Learning Center of Excellence JPMorganChase. Проектирование и оптимизация высокопроизводительных распределённых систем на Java Spring Boot в AWS, обеспечивающих работу ML и data-инфраструктуры.

Задачи

• Проектировать и реализовывать низколатентные высоконагруженные распределённые сервисы на Java Spring Boot с сильными API
• Проектировать отказоустойчивые cloud-native архитектуры с доступностью от 99.9% до 99.999% на сервисах AWS (MSK, SQS, S3, ECS, EKS, Lambda, Kinesis, RDS, DynamoDB, Redshift)
• Разрабатывать и поддерживать infrastructure-as-code на Terraform и/или CloudFormation
• Внедрять и улучшать observability: алертинг, мониторинг и отчётность с Datadog, Dynatrace, Splunk
• Переводить неоднозначные требования в стабильные, хорошо смоделированные сервисные дизайны и объяснять инженерные компромиссы стейкхолдерам
• Проводить технические design review, задавать инженерные best practices и стандарты
• Отвечать за production-результат end-to-end: устранять узкие места производительности, надёжности и масштабируемости
• Работать с ML-инженерами и data scientist'ами над требованиями платформы
• Менторить инженеров команды и развивать культуру ownership и инженерного мастерства
• Внедрять и регламентировать одобренные AI-assisted практики разработки: code review, ускорение тестов, release readiness, анализ инцидентов

Требования

• Формальное обучение или сертификация по software engineering и 5+ лет практического опыта
• Очень сильные навыки Java-разработки с ООП и значительный опыт со Spring Boot
• Опыт проектирования и тюнинга низколатентной обработки в production распределённых системах
• Практический опыт работы с AWS: MSK (Kafka), SQS, S3, ECS, EKS, Lambda, Kinesis Video/Data Streams, RDS, DynamoDB, Redshift
• Опыт внедрения алертинга, мониторинга и отчётности с Datadog, Dynatrace и/или Splunk
• Сильные инженерные основы: дизайн API, дисциплина тестирования, отладка в production
• Владение одним или несколькими современными языками программирования с акцентом на Java, чистый и тестируемый код
• Опыт с контейнеризацией и оркестрацией: Docker и Kubernetes
• Умение ясно доносить инженерные компромиссы техническим и нетехническим стейкхолдерам
• Опыт лидирующего применения одобренных AI-assisted инструментов разработки и установки стандартов валидации AI-результатов
• Понимание ответственного использования AI в инженерных процессах: чувствительность данных, безопасная обработка входов/выходов, resiliency и security

Условия

• Конкурентный total rewards package: базовая зарплата в зависимости от роли, опыта, навыков и локации
• Возможны комиссионные выплаты и/или дискреционная incentive-компенсация в виде кэша и/или forfeitable equity
• Комплексное медицинское страхование, on-site центры здоровья и wellness
• Пенсионный сберегательный план
• Резервный childcare, компенсация обучения, поддержка ментального здоровья, финансовый коучинг
• Равные возможности трудоустройства, политика diversity and inclusion, разумные accommodations

Навыки

• Java
• Spring Boot
• Python
• AWS
• MSK
• Kafka
• SQS
• S3
• ECS
• EKS
• Lambda
• Kinesis
• RDS
• DynamoDB
• Redshift
• Terraform
• CloudFormation
• Datadog
• Dynatrace
• Splunk
• Docker
• Kubernetes
• CI/CD
• AI-assisted development