Senior Scala Engineer

О позиции

Onwelo — технологический партнёр, предоставляющий комплексные услуги по цифровой трансформации, работе с данными и автоматизации. В компании более 400 специалистов и 300+ проектов для крупных организаций в Польше, Европе и США. Проект связан с существующей платформой CDP, построенной на Scala, где вы будете отвечать за стабильность системы, работу с кодом и его развитие.

Чем заниматься

• Поддержка и обеспечение стабильного функционирования платформы данных
• Разработка и оптимизация существующего кода на Scala 2.13
• Работа с Apache Spark для обработки данных
• Интеграция с решениями на базе Databricks
• Сотрудничество с Apache Kafka/Confluent
• Диагностика и решение технических проблем
• Передача знаний о системе и обеспечение непрерывности работы

Что ждут

• Не менее 5 лет коммерческого опыта работы с Scala в продакшене
• Отличное знание Scala, включая версию 2.13
• Опыт работы с Apache Spark
• Знание Apache Kafka или Confluent
• Навыки самостоятельной работы с существующим codebase
• Уровень английского языка для проектной коммуникации
• Способность работать при ограниченной документации

Будет плюсом

• Опыт работы с Databricks
• Знание архитектуры CDP систем
• Опыт распределённых систем
• Опыт менторства

Условия

• Интересные проекты для глобальных клиентов
• Внутренние возможности роста — 80% промоций происходят внутри компании
• 90% руководящего состава имеют техническое образование
• Доступ к внутренним тренингам и карьерным трекам
• Командные мероприятия и Town Hall
• Страхование жизни и медстраховка для семьи
• Картa MultiSport для здоровья и фитнеса

Навыки

• Scala
• Apache Spark
• Databricks
• Apache Kafka
• Confluent Platform
• Data Engineering
• Big Data
• System Architecture

Могут спросить на собеседовании

1. Опишите свой опыт работы с Scala в продакшене. С какими наиболее сложными задачами сталкивались?
2. Как вы подходите к поддержке и рефакторингу legacy-кода без достаточной документации?
3. Какой у вас опыт работы с Apache Spark? Как оптимизируете производительность заданий?
4. Как вы обеспечивали стабильность высоконагруженных систем данных?
5. Расскажите о случаях интеграции Kafka/Confluent с другими компонентами потоковой обработки.