Staff Software Engineer, App Observability and Performance Data

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

Staff-инженер в команду Primes — централизованное решение диагностики для потребительских приложений Google. Задача — строить телеметрию и инструменты производительности, чтобы Search, YouTube, Maps, Gemini и Android оставались быстрыми и стабильными для миллиардов пользователей.

Задачи

• Строить диагностику и телеметрию для быстрой и стабильной работы критичных приложений
• Проектировать и масштабировать инструменты производительности и системного здоровья для мобильных и веб-приложений
• Обеспечивать производительность и надёжность критичных приложений и инфраструктуры (Search, YouTube, Maps, Gemini, Android)
• Обрабатывать высоконагруженные данные клиентской телеметрии с помощью инструментов отладки и аналитики данных
• Менторить инженеров и обеспечивать техническое лидерство между командами для поставки масштабируемой клиентской инфраструктуры

Требования

• Bachelor's degree или эквивалентный практический опыт
• 8 лет опыта в разработке ПО
• 5 лет опыта тестирования, запуска продуктов и руководства оптимизацией производительности
• 5 лет опыта построения крупномасштабной инфраструктуры, высоконагруженных систем обработки данных или систем хранения
• 3 года опыта в проектировании ПО, архитектуре и инструментах отладки
• Предпочтительно: Master's degree или PhD в инженерии, computer science или смежной области
• Предпочтительно: 3 года опыта технического лидерства и задания технического направления
• Предпочтительно: 3 года опыта в сложной матричной организации с кросс-функциональными проектами (PgM, PM, UX, UXR)
• Предпочтительно: опыт с Kotlin, аналитикой данных, SQL и работой с клиентами

Условия

• Зарплата $207000 - $300000 (USD)
• Целевой бонус 20%
• Equity
• Benefits
• Возможность выбрать предпочтительную локацию: San Francisco, CA или San Jose, CA
• Интервью в большинстве случаев проходят вживую

Навыки

• Kotlin
• SQL
• data analytics
• high-throughput data processing
• performance optimization
• debugging tools
• large-scale infrastructure
• storage systems
• software design
• architecture