Роль сосредоточена на систематическом улучшении производительности: построении инфраструктуры нагрузочного тестирования, автоматизации и контрольных точек качества CI/CD, анализе производительности и экспериментах, а также переводе технических метрик (latency, RPS, p95/p99) в понятное бизнес‑влияние. Наша цель — сделать производительность ключевым аспектом качества продукта и обеспечить стабильную работу высоконагруженных, геораспределённых систем.
Ключевые обязанности
Performance Audits & Integration Support:
Go/No-Go решения с нашими заинтересованными сторонами о запуске сервисов перед их интеграцией в нашу экосистему и поддержка интеграций (аудит API, web, баз данных, кэшей, брокеров сообщений)
Design&Execute Load Tests global strategy:
- Моделирование сценариев нагрузочного тестирования (load, stress, soak, peak, поиск максимальных тестов), методология и формирование нефункциональных требований к системе с использованием k6, JMeter (DSL framework)
- Симуляция реальных сценариев и паттернов трафика для валидации систем в условиях, приближенных к продакшн (включая высокие RPS, уровни конкурентности, смещение данных и геораспределённую нагрузку)
Load Modeling:
- Расчёт и валидация детальных моделей нагрузки — например ожидаемых RPS, одновременных пользователей, объёмов транзакций и распределения данных.
- Корректировка этих моделей для отражения пиковых и граничных сценариев, обеспечивая реалистичность планирования ёмкости.
Bottleneck Analysis & Fixes:
Поиск, анализ и устранение узких мест производительности. Это включает:
- проблемы бекенда (CPU hotspots, memory leaks, GC pauses, thread pool exhaustion)
- неэффективность БД (Aurora MySQL/RDS indexing, query locks, IOPS limits)
- обратное давление в системах обмена сообщениями/очередях (Kafka partitioning, consumer lag, throughput limits)
- сетевые ограничения (latency, настройки load balancer, таймауты)
Практическая работа с командами SRE, DevOps и Backend для внедрения оптимизаций и проверки улучшений.
Prepare for Production Traffic:
Обеспечение готовности сервисов к продакшн. Проведение упражнений по планированию ёмкости и стресс‑тестов для определения задержек масштабирования/лимитов и режимов отказа. Проверка, что сервисы могут корректно обрабатывать всплески трафика или отказы компонентов без нарушения SLA или SLO. Помощь партнёрам в настройке политик автоскейлинга для поддержания стабильной производительности.
Loadtesting Infrastructure Setup&Tuning:
Развёртывание, аудит и эксплуатация инфраструктуры тестирования производительности для автоматизации нагрузочного тестирования наших сервисов и геораспределённого генератора нагрузки, имитирующего продакшн‑трафик.
Performance Analysis & Experimentation:
- Подход к проблемам производительности как у performance analyst/architect — формулирование гипотез, проектирование экспериментов, запуск тестов и выводы для настройки инфраструктуры и исправления кода бекенда.
- Например, если latency высока, гипотетизировать причину (например, отсутствие индекса в базе), протестировать гипотезу и затем внести исправление. Повторять этот итеративный процесс для методичного улучшения производительности системы.
Business Impact Translation:
Перевод технических инсайтов о производительности в бизнес‑риски и возможности. Например, демонстрация того, как снижение latency или улучшение p95 времени отклика может увеличить коэффициент конверсии или GMV. Коммуникация этих инсайтов как инженерам, так и нетехническим заинтересованным сторонам для подчёркивания бизнес‑ценности работы над производительностью.
Observability & Monitoring:
Использование инструментов наблюдаемости для мониторинга производительности во время тестов. Настройка дашбордов и алертов в Grafana/Prometheus и других системах (например, New Relic, Dynatrace, Zabbix, ELK Stack, Coroot), анализ трассировок и логов. Применение различных методов интерпретации результатов и направления отладки.
Performance Tooling:
Создание внутреннего инструментария для производительности на Golang: проектирование и поддержка внутренних инструментов для автоматизации тестирования производительности и анализа Load as a Service для продуктовых команд: генераторы трафика, менеджеры нагрузки, моки, тестовые заглушки, фидеры данных и вспомогательные сервисы, используемые в интеграциях партнёров. Создание сценариев нагрузочного тестирования в JMeter (DSL framework) и k6 на JavaScript. Инновации в инструментах для упрощения создания, запуска и анализа нагрузочных тестов для всей команды.
CI/CD Integration:
Интеграция тестов производительности в наш pipeline CI/CD как QG. Автоматизация запуска нагрузочных тестов при каждой новой интеграции или изменении кода с оценкой регрессий производительности. Обеспечение того, чтобы конвейеры сборки могли обнаруживать и помечать падения производительности (например, увеличение времени отклика, рост потребления ресурсов) до выхода изменений в продакшн.
Reporting&Communication:
Подготовка исполнительных отчётов о производительности для инженерных команд и руководителей C‑level. Выделение ключевых метрик (p95/p99 latency, throughput, error rates, saturation signals) и идентификация основных узких мест масштабируемости в сервисах, базах данных, кэшах и системах обмена сообщениями, сравнение результатов с SLO и целями ёмкости. Предоставление чётких объяснений корневых причин и практических рекомендаций, включая компромиссы производительность‑стоимость, для поддержки готовности к продакшн и решений Go/No Go.
Performance Culture:
- Продвижение культуры, где производительность = качество продукта.
- Обучение и влияние на команды, чтобы рассматривать тестирование производительности как неотъемлемую, непрерывную часть жизненного цикла разработки, а не одноразовую задачу.
- Деление лучшими практиками и историями успеха, обеспечение включения соображений производительности в дизайн, код и процессы тестирования с самого начала.
- Проведение экспериментов по валидации продакшн‑нагрузки и трафика с полной ответственностью за оценку рисков, контроль радиуса воздействия, наблюдаемость и процедуры отката.
- Работа с геораспределёнными, высоконагруженными системами (200k+ RPS) и чувствительными к latency мобильными потоками.
- Развёртывание продакшн‑похожих сред производительности в AWS.
- Проведение и моделирование нагрузочных тестов в продакшн.
- Аналитика производительности → гипотезы → эксперименты → исправления → измеримый бизнес‑эффект (latency, conversion, GMV)
Почему стоит присоединиться к нам
- Помогайте нам бороться с несправедливостью, создавая честный выбор для миллионов людей в 47 странах.
- Развивайте профессиональные навыки с доступом к наставничеству, карьерному консультированию и обучающим программам.
- Сотрудничайте с командами по всему миру и получайте международный опыт через нашу программу Global Talent Exchange Program.
- Участвуйте в корпоративных челленджах, наградах, спортивных мероприятиях, проектах социального воздействия и волонтёрства, инициируемых сотрудниками.
- Работайте рядом с людьми, которые проявляют инициативу, открыто высказываются и стремятся к росту.
- Улучшайте языковые навыки через софинансируемые курсы и внутренние разговорные клубы.
Final benefits may vary depending on the location.