Middle backend разработчик (java + go)

Газпром ИД (ГИД)– технологичная молодая компания в структуре холдинга. В ГИД-Дате мы создаем различные data-продукты: рекомендательные и поисковые системы, сервисы аналитики и визуализации данных и многое другое.

В данный момент мы в поиске Backend разработчика на проект DataNova — ядро экосистемы Газпрома, обеспечивающее сбор, обработку и монетизацию клиентских данных (Единый Профиль, каталог данных, сегментация, ML-витрины). Масштаб — 10+ ТБ прироста в день, тысячи событий в секунду, десятки интеграций с дочерними обществами и внешними партнёрами (ГПБ, Premier, Rutube, МРГ и др.).

Роль разработчика backend golang + java подразумевает разработку микросервисов на golang, написание unit тестов, проведение code review коллег, участие в оценке задач. Вы будете поддерживать в рабочем состоянии или дорабатывать сервисы, написанные на java.

Зона ответственности

Разработка и архитектура

• Проектирование и разработка высоконагруженных микросервисов на Golang (HTTP, gRPC)
• Архитектурное планирование с применением Domain-Driven Design и гексагональной архитектуры
• Проектирование OpenAPI 3.0 и gRPC спецификаций

Legacy поддержка и изучение миграции

• Поддержка микросервисов на Java (Spring Boot 2.7+/3.x)
• Изучение существующих Java-систем и их архитектуры
• Участие в миграции Java-сервисов на Go
• Рефакторинг кода для улучшения читаемости и сопровождаемости

Работа с данными и производительность

• Написание оптимизированных SQL-запросов для PostgreSQL и ClickHouse
• Проектирование миграций БД с учетом zero-downtime deployment
• Оптимизация производительности для обработки больших объемов данных
• Работа с event-driven архитектурой через Apache Kafka

Обеспечение качества и мониторинг

• Написание комплексных unit/integration тестов с покрытием 80%+
• Code review с фокусом на производительность, безопасность, архитектуру
• Настройка observability (метрики, логи, трассировка)

Профессиональное развитие

• Изучение лучших практик и архитектурных подходов
• Участие в technical planning и оценке задач
• Участие в knowledge sharing сессиях

Технологический стек

Основные языки и фреймворки

• Основной стек: Go 1.21+ (generics, slog, новые runtime возможности)
• Legacy поддержка: Java 17+, Spring Boot 3.x
• API Design: OpenAPI 3.0, gRPC/Protocol Buffers
• Тестирование: testify, testcontainers-go, JUnit 5

Данные и потоковая обработка

• Базы данных: PostgreSQL 14+ (JSONB, partitioning), ClickHouse (MergeTree engines)
• Кеширование: Redis 7+ (streams, modules), in-memory caching
• Стриминг: Apache Kafka (exactly-once semantics, Schema Registry)
• Сериализация: Avro, Protocol Buffers
• Хранилища: S3/MinIO, распределенные файловые системы

Инфраструктура и DevOps

• Оркестрация: Kubernetes 1.28+, Helm
• CI/CD: GitLab CI/CD, Werf, ArgoCD
• Мониторинг: Prometheus, Grafana, Tempo (OpenTelemetry)
• Логирование: Loki, структурированное логирование (slog, zap)
• Безопасность: Vault, OAuth2/OIDC, mTLS, gosec

Наши ожидания:

Обязательные навыки:

• Хорошее знание Go 1.18+: основы generics, понимание модулей и workspaces
• Базовое конкурентное программирование: горутины, каналы, основы sync пакета, context
• Понимание проблем concurrency: знание race conditions, deadlocks
• Основы управления памятью: понимание работы с указателями и сборщиком мусора
• HTTP/gRPC сервисы: создание REST API, основы gRPC
• Тестирование: unit тесты, table-driven tests, основы тестирования с testify

Базовые требования:

• Java 8+/11+: основы современного Java, Stream API, понимание Optional
• Spring Boot 2.x+: понимание основ автоконфигурации, dependency injection
• Чтение кода: умение разбираться в существующем коде, базовый рефакторинг

Базы данных и хранилища

PostgreSQL:

• Базовый SQL: написание запросов средней сложности, понимание JOIN
• Основы оптимизации: понимание индексов, базовое использование EXPLAIN
• PostgreSQL особенности: базовая работа с JSONB, arrays

ClickHouse:

• Аналитические запросы: понимание column-oriented баз данных
• Основы работы: простые запросы агрегации, GROUP BY
• Изучение MergeTree: понимание принципов работы с большими данными

Apache Kafka:

• Базовые концепции: producers/consumers, topics, partitions
• Простая обработка: чтение и запись сообщений

Архитектурные компетенции

Domain-Driven Design:

• Базовое понимание: bounded contexts, основы разделения на слои
• Готовность изучать: агрегаты, доменные сервисы
• Практическое применение: разделение domain/application/infrastructure слоев

Будет плюсом:

• Опыт работы с Tarantool DB
• Наличие своих публичных git репозиториев или участие в open source проектах
• Опыт сборки и запуска docker контейнеров
• Понимание принципов Kubernetes
• Понимание принципов giltab CI/CD

График и формат работы:

• Гибкий график, работа в офисе в центре Санкт-Петербурга (м. Чернышевская), в Москве (м.Сокол), либо полностью удаленный формат.