Software Engineer, Google Health, Nutrition

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

Инженер-разработчик в команду Google Health (направление Nutrition). Разработка масштабных backend-сервисов, API и инфраструктуры данных для функций питания и wellbeing, в том числе с использованием AI-инструментов.

Задачи

• Проектировать, реализовывать и поддерживать масштабируемые backend-сервисы, API и инфраструктуру данных для ключевых функций питания и wellbeing
• Строить и поддерживать системы данных и инфраструктуру деплоя/тестирования, связывающую data pipelines с AI-функциями здоровья и коучинга
• Работать совместно с инженерами, product-менеджерами, UX-дизайнерами, клиническими специалистами и TPM над превращением требований в технические решения и удобные функции
• Использовать современные AI-инструменты разработки для ускорения кодинга, отладки, генерации тестов и понимания кода, обеспечивая надёжность и безопасность ПО
• Писать чистый, поддерживаемый и хорошо покрытый тестами код, поддерживать unit- и integration-тесты, мониторить продакшн-системы

Требования

• Степень бакалавра или эквивалентный практический опыт
• 2 года опыта проектирования, разработки и эксплуатации крупномасштабных распределённых систем с фокусом на масштабируемость, отказоустойчивость и надёжность
• Опыт разработки и проектирования API
• Знание основ computer science (структуры данных, алгоритмы, проектирование ПО)
• Желательно: опыт разработки приложений для питания, фитнеса, health tech или wellness
• Желательно: опыт деплоя, тестирования и эксплуатации AI-возможностей и data-сервисов
• Желательно: опыт использования AI-инструментов разработки для автоматизации тестов, отладки и синтеза кода

Условия

• Зарплата в США: $147000 - $210000 (USD) + 15% бонус + equity + benefits
• В большинстве случаев собеседования проходят очно
• Возможность переключаться между командами и проектами по мере роста
• Индивидуальная оплата определяется навыками, опытом и образованием/обучением

Навыки

• Distributed systems
• API design
• Data structures
• Algorithms
• Software design
• AI-assisted development tools
• Test automation
• Debugging
• Data pipelines
• Unit testing
• Integration testing
• Production monitoring