Python-разработчик системы логистических операций в Яндекс.Лавку

Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки продуктов. Наша команда отвечает за взаимодействие сервиса с курьерами. Здесь происходит управление сменами (от их выставления складами до выполнения курьерами), расчёт зарплат, коммуникации с курьерами и не только. Мы обрабатываем тысячи смен одновременно и умеем выдерживать тысячи RPS, интегрируемся в десятки смежных сервисов, покрываем более 90% кода тестами.

Наш стек:

• Основной язык программирования — Python 3, используем asyncio, aiohttp, asyncpg, pytest
• Основные БД — шардированная PostgreSQL, MongoDB для сервера доставки событий на фронт, ClickHouse для аналитики
• YT (наш аналог MapReduce) для обработки больших данных
• Очередь сообщений SQS и Logbroker (наш аналог Kafka) для горизонтального масштабирования вычислений
• Протокол OpenAPI для взаимодействия с фронтом (React и Vue), мобильными приложениями и внешними сервисами
• Docker для локальной разработки и деплоя

Какие задачи вас ждут:

• Автоматизировать нетривиальные бизнес-процессы для коммуникации с курьерами
• Разрабатывать инфраструктуру для сбора и отображения real-time-метрик, которые помогают нам быть эффективнее
• Разрабатывать идемпотентные и асинхронные API, интегрироваться во внешние сервисы
• Развивать общие программные компоненты, используемые в ключевых частях системы
• Осмысленно проводить код-ревью — для всего другого у нас есть Pylint
• Повышать надёжность и стабильность работы сервиса: мы целимся в uptime 99,9%
• Взаимодействовать с командами продукта, аналитиками и разработчиками других направлений

Мы ждём, что вы:

• Уверенно знаете любой современный язык программирования
• Работали с БД (SQL, NoSQL), понимаете, зачем нужна денормализация данных
• Понимаете, как тесты делают жизнь разработчика (и всех вокруг) лучше
• Разрабатывали веб-приложения
• Понимаете, как устроены *nix-подобные операционные системы
• Способны работать и в команде, и самостоятельно
• Готовы быстро расти вместе с Лавкой

Будет плюсом, если вы:

• Понимаете нюансы асинхронного программирования на Python: где его можно использовать, а где не стоит
• Работали с PostgreSQL
• Создавали высоконагруженные веб-приложения и распределённые системы обработки данных с тысячами RPS и миллионами записей
• Проектировали и разрабатывали сервисы с нуля