Описание
Привет! Это команда видеоплатформы. Мы создаем высоконагруженную видеоплатформу, которая обрабатывает потоки с тысяч камер в реальном времени. Платформа использует машинное обучение (ML) для автоматического анализа видео, выявления девиантного поведения и оптимизации бизнес-процессов. Вы будете строить ядро системы, от которой зависит работа всех алгоритмов. Мы ищем старшего разработчика для команды видеоплатформы.
Задачи
•Разрабатывать, развивать и поддерживать микросервисную архитектуру высоконагруженной видеоплатформы.
•Тесно взаимодействовать с ML-командой для создания эффективного контракта "платформа-модель": разработка API для стриминга видеофрагментов, приема и обработки метаданных, управления инференсом.
•Проектировать и реализовывать API (gRPC, REST) для внутренних и внешних интеграций.
•Участвовать во всех этапах разработки: от проектирования и код-ревью до тестирования, развертывания и мониторинга.
•Оптимизировать производительность, latency и throughput критически важных сервисов.
Требования
•Глубокий бэкенд-опыт (Go) в разработке высоконагруженных распределенных систем.
•Опыт проектирования микросервисной архитектуры и API (gRPC, REST).
•Опыт работы с контейнерами (Docker, Kubernetes) и базами данных (SQL/NoSQL).
•Умение работать в кросс-функциональной команде, конструктивно обсуждать решения.
Будет плюсом
•Понимание принципов работы с видео: кодеков (H.264/H.265), контейнеров, стриминговых протоколов (RTSP/WebRTC/HLS).
•Личный опыт разработки или интеграции видео-сервисов (кодирование, обработка, стриминг).
•Способность говорить на одном языке с ML-инженерами. Понимание этапов ML-пайплайна (инференс, обучение), типовых задач и ограничений, налагаемых нейронными сетями на систему (latency, throughput).
•Опыт интеграции ML-моделей в production-среду.
•Понимание принципов компьютерного зрения.
•Опыт работы с облачными провайдерами (AWS, GCP, Azure) и системами потоковой обработки данных (Kafka, RabbitMQ).
Условия
Условий в вакансии нет.
