Site Reliability Engineer; Apache Flink & Apache Kafka

Szukamy inżyniera systemów rozproszonych, który lubi rozumieć, jak działają systemy i dobrze odnajduje się w technicznych wyzwaniach. Pracujemy przy platformie opartej o streaming danych i rozwiązania działające w dużej skali, gdzie liczy się stabilność, wydajność i rozsądne podejście do architektury.

Na co dzień korzystamy głównie z Apache Flinka, Kafki i technologii opartych o JVM
. Zajmujemy się zarówno rozwojem nowych rozwiązań, jak i analizowaniem działania systemów w środowisku produkcyjnym – od wydajności aplikacji, przez monitoring i observability, po automatyzację infrastruktury oraz deploymenty w środowiskach kontenerowych.

Większość kodu piszemy w Scali i Javie, ale korzystamy też z Kotlina, Reacta i narzędzi wspierających infrastrukturę
. W naszym stacku znajdują się również m.in. Open Shift, Docker, Redis, Cassandra, Hadoop czy NiFi.

Nie oczekujemy znajomości wszystkich technologii z listy. Dużo ważniejsze są dla nas solidne podstawy informatyki, umiejętność analizowania problemów i chęć zagłębiania się w to, jak system działa pod spodem. Jeśli lubisz techniczne tematy i chcesz rozwijać się przy złożonych systemach działających realtime, powinno być tu dobre dopasowanie.

Bardziej docenimy to, że wiesz co zmieniło się w protokole HTTP/2 w stosunku do HTTP/1 niż to, czy pamiętasz jaka nowa adnotacja została wprowadzona w Spring Boocie. Frameworki przychodzą i odchodzą – podstawy zostają na długo.

A jeśli w ramach pracy dojdziesz do wniosku, że warto poprawić coś u źródła i dorzucić commit do open source’a – to jest jak najbardziej OK. Lubimy takie podejście. Tylko nie zapomnij pochwalić się zespołowi, bo dobre techniczne historie lubimy prawie tak samo jak działający kod.

• rozumie, z jakimi problemami mierzą się systemy rozproszone,
• wie, co robi i jak działa JVM oraz potrafi diagnozować problemy wydajnościowe,
• dobrze zna Linuxa i swobodnie pracuje w terminalu,
• potrafi debugować rzeczy, które „teoretycznie nie powinny się wydarzyć”,
• ma naturalną ciekawość techniczną i lubi wiedzieć, jak coś działa „pod spodem”.

• automatyzacją infrastruktury,
• środowiskami opartymi o kontenery i Kubernetes/Open Shift,
• Scalą lub innymi językami JVM.

Nie szukamy „idealnego matcha do stacku”. Szukamy mocnego inżyniera, który lubi trudne technicznie problemy i chce pracować przy systemach, gdzie naprawdę ma znaczenie to, jak coś zostało zaprojektowane.

Lubimy elegancki kod, dobrze dobrane abstrakcje i momenty, w których monada naprawdę upraszcza problem. Funkcyjne podejście jest nam bliskie, ale nie traktujemy go jak religii – liczy się dla nas rozwiązanie, które jest czytelne, stabilne i da się utrzymać w realnym systemie produkcyjnym.

Tak samo mocno jak czysta architektura interesują nas rzeczy bliżej metalu: profilowanie JVM-a, zmiany w protokole Kafki, zachowanie systemu pod obciążeniem, backpressure we Flinku czy debugowanie przypadków, w których dokumentacja przestaje wystarczać. Jeśli masz swój ulubiony techniczny rabbit hole – chętnie posłuchamy.