Scala Engineer
⚲ Kraków, Krowodrza
14 000–20 000 zł netto (+ VAT) / mies.
Wymagania
- produkcyjne doświadczenie z systemem efektów w Scali (Cats Effect, ZIO, Akka/Pekko)
- hands-on doświadczenie w projektowaniu lub rozwijaniu systemów event-driven w produkcji
- głębokie zrozumienie Apache Kafka (partycjonowanie, gwarancje dostarczania, consumer groups, rebalancing, lag)
- praktyczna znajomość Kubernetesa pozwalająca diagnozować problemy podów, limity zasobów, autoscaling i sieć
- doświadczenie z bazami SQL i NoSQL oraz rozumienie ich kompromisów
- umiejętność projektowania systemów pod skalę (partycjonowanie, sharding, backpressure, izolacja tenantów)
- hands-on doświadczenie z AI coding (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot) w codziennej pracy
Mile widziane
- znajomość JVM internals, obserwowalności, chmur (Azure/GCP, AKS), Javy/Rusta lub event sourcing/CQRS
Opis stanowiska
Praca w zespole backendowym Synerise przy platformie danych behawioralnych (150 mld transakcji rocznie, piki do 30 tys. zdarzeń/s, p95 poniżej 100 ms) oraz przy BaseModel — modelu bazowym dla danych behawioralnych. Realnie: projektowanie i rozwój systemów przetwarzania strumieni zdarzeń, praca z Kafką, Kubernetesem i bazami SQL/NoSQL, dbanie o skalę i obserwowalność. Szczera uwaga: wymagania są twarde — oczekuje się produkcyjnego doświadczenia z efektami w Scali (Cats Effect/ZIO/Akka), realnego udziału w systemach event-driven oraz samodzielnego diagnozowania problemów w Kubernetesie, a nie tylko wiedzy teoretycznej. Dobra oferta dla inżyniera, który faktycznie budował systemy rozproszone w produkcji.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
Strong Scala skills with production experience using an effect system (Cats Effect, ZIO, Akka/Pekko).
Oczekuje się biegłości w Scali i praktycznego doświadczenia z zaawansowanymi bibliotekami do obsługi efektów ubocznych, a nie tylko podstawowej znajomości.
🔴
Hands-on experience designing or contributing to event-driven systems in production.
Nie wystarczy wiedzieć, jak działają systemy zdarzeniowe, trzeba mieć udokumentowane doświadczenie w ich tworzeniu lub znaczącym udziale w ich rozwoju w realnym środowisku.
🔴
Practical knowledge of Kubernetes, sufficient to diagnose pod issues, resource limits, autoscaling, and networking.
Wymagane jest nie tylko podstawowe rozumienie Kubernetesa, ale umiejętność samodzielnego rozwiązywania problemów związanych z jego działaniem.
🔴
Ability to design systems for scale: partitioning, sharding, backpressure, and tenant isolation.
Oczekuje się umiejętności projektowania systemów, które będą w stanie obsłużyć duży ruch i dane, a nie tylko wiedzy teoretycznej na ten temat.
🟡
Hands-on experience using AI coding (e.g., Claude Code, Cursor, GitHub Copilot) as part of daily software engineering work.
Firma aktywnie wykorzystuje narzędzia AI do kodowania, co może oznaczać oczekiwanie na ich efektywne i samodzielne stosowanie przez kandydata.