О нас
DataLouna — киберспортивная аналитика нового поколения. 4 года превращаем сырые данные CS2 и Dota 2 в уникальную статистику, предсказания и беттинг-линии.
Мы часть крупного киберспортивного холдинга (Team Spirit и другие проекты), работаем с топовыми букмекерами. Не только агрегируем базовые метрики, но и создаём собственные вместе с профессиональными аналитиками и тренерами. На этой базе строим B2B-решения: API, предиктивные модели, уникальные линии.
Команда: 7 человек. Минимум бюрократии, максимум влияния на продукт.
Стек: Node.js, TypeScript, PostgreSQL, ClickHouse, Redis, GraphQL, Docker, Kubernetes, Google Cloud
Важно
Большой опыт с базами данных и брокерами сообщений — понимание как их проектировать, настраивать и с ними работать.
Эта вакансия для сеньора с широким кругозором: пробовал разное, набил шишки и теперь знает что и когда выбрать.
Суть работы
Основная работа с данными: доставать их оттуда, откуда сложно, проектировать хранение и отдавать быстро. Делать так, чтобы с ними было удобно работать и людям, и AI.
Примеры задач:
Что важно
Условия
Отбор
Как откликнуться
Без ответов на оба вопроса отклик не рассматриваем.
1. AI в разработке Какие AI-инструменты используешь в работе? Claude Code, Cursor, Copilot, что-то другое? Работал с MCP-серверами? Писал своих агентов или кастомные инструменты?
2. Базы и инфраструктура данных Расскажи про свой реальный опыт: приходилось ли самому проектировать схему базы под конкретную задачу — что это была за задача, какие решения принимал? Настраивал ли брокеры сообщений — какие, в каком контексте, что было нетривиального? Не перечисляй стек — опиши, что делал руками.
Минск
от 4000 USD