Эйч-Эль-Эль

Software engineer rust

Коротко

Senior-инженер в команду, которая строит data/security cloud-платформу для приёма, корреляции и анализа больших потоков security-телеметрии с масштабом в миллионы событий в минуту. Задачи включают проектирование схем данных, пайплайнов обработки, correlation-логики и работу с ClickHouse и очередями сообщений. Требуется сильный опыт backend/data-engineering, практика с ClickHouse и аналитическими хранилищами, понимание пайплайнов приёма данных, опыт разработки на Go, Python, Rust, Java/Scala, а также готовность работать в AI-first режиме с agentic coding. Формат удалённый или гибридный.

Описание
Ищем сильного инженера в команду, которая строит data/security cloud-платформу для приёма, корреляции и анализа больших потоков security-телеметрии. Это роль для инженера, которому интересен масштаб: миллионы событий в минуту, большие объёмы телеметрии, сложные пайплайны корреляции, проектирование схем хранения, аналитические запросы с жёсткими требованиями по задержке и стабильная работа в продуктовой среде.
Задачи
•Разрабатывать backend- и data-компоненты security cloud-платформы для приёма, обогащения, корреляции, хранения и анализа телеметрии.
•Работать с большими потоками событий — от сотен тысяч до миллионов событий в минуту.
•Проектировать схемы данных, пайплайны обработки, агрегаты, индексы, materialized views и механизмы эффективных запросов.
•Использовать ClickHouse и другие хранилища и очереди для высоконагруженной аналитики.
•Строить логику корреляции: связывать события, сигналы, алерты, контекст активов, пользователей, сетей и приложений.
•Оптимизировать запросы, задержки, стоимость хранения, cardinality, retention и качество данных.
•Применять AI/agentic coding в инженерном процессе: генерация тестов, анализ схем, объяснение запросов, поиск аномалий и автоматизация рутины.
Требования
•Сильный опыт backend- или data-engineering.
•Практический опыт с базами данных и аналитическими хранилищами, желательно ClickHouse.
•Понимание пайплайнов приёма данных — потоковой и пакетной обработки, очередей, backpressure, retries, идемпотентности, дедупликации, порядка событий.
•Опыт работы с большими объёмами телеметрии, логов, метрик, трейсов, security-событий или похожих потоков.
•Умение проектировать модель данных под реальные запросы, а не «красивую схему».
•Опыт разработки продуктовых сервисов на Go, Python, Rust, Java/Scala или близком стеке.
•Готовность работать в AI-first режиме и использовать Claude/Codex-подобные инструменты в ежедневной работе.
Будет плюсом
•ClickHouse на больших объёмах: partitioning, дизайн primary key, materialized views, projections, TTL, compression, оптимизация запросов.
•Kafka, Redpanda, NATS, Pulsar или другие системы потоковой обработки.
•Опыт в SIEM, XDR, CNAPP, CSPM, WAF, API security, runtime security, fraud detection или observability.
•Понимание security-телеметрии: alerts, detections, indicators, assets, identities, network flows, audit logs, cloud events.
•Опыт построения rule engines, correlation engines, detection pipelines или alert enrichment.
•Cloud-инфраструктура: Kubernetes, AWS/GCP/Azure, Terraform, Helm.
Условия
•Возможность строить security data platform с реальным масштабом.
•Задачи на пересечении баз данных, cloud, телеметрии, detection engineering и AI-first разработки.
•AI-first культуру: agentic coding — нормальная часть процесса, а не «бонус».
•Сильную команду, техническую автономию и возможность влиять на архитектуру.
•Удалённый или гибридный формат.
•Конкурентную компенсацию и прозрачную систему мотивации.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте