.NET Backend Developer – Hybrid in Warsaw

Rola

Warstwa indeksowania przetwarza transmisje sportowe na żywo, aby w czasie rzeczywistym produkować generowane przez AI podsumowania — a pipeline analizy wideo, który za tym stoi, jest Twoim zadaniem do zbudowania i obsługi. Głównym wyzwaniem nie jest tylko dostarczanie kodu; chodzi o zarządzanie obciążeniami obliczeniowymi o wysokiej wydajności w ponad 30 mikroserwisach opartych na zdarzeniach, które muszą automatycznie skalować się w obliczu ekstremalnych szczytów ruchu podczas wydarzeń na żywo bez awarii.

O produkcie

Platforma przekształca transmisje sportowe na żywo w spersonalizowane, gotowe do publikacji pakiety podsumowań, podczas gdy mecze są aktywnie w toku. Działając w ciągłej skali, automatycznie pobiera, analizuje i taguje strumienie wideo, aby zidentyfikować kluczowe momenty. System przetwarza ogromne wolumeny danych z zerową tolerancją na opóźnienia, bezpośrednio zasilając produkty medialne skierowane do konsumentów.

Technologia

Rdzeń backendu zbudowany jest w C# i .NET, działając w rozproszonych mikroserwisach orkiestrujących za pomocą Kubernetes w środowiskach chmurowych, takich jak Azure. Asynchroniczne przepływy danych i architektura oparta na zdarzeniach polegają na infrastrukturze komunikacji pub/sub (Kafka i Azure Service Bus) z relacyjnymi bazami danych SQL dla trwałego przechowywania. Zespół inżynieryjny aktywnie wykorzystuje nowoczesne narzędzia AI, w tym Claude Code, Cursor, niestandardowe umiejętności i sub-agenty, bezpośrednio w swoich procesach dostarczania.

Co będziesz robić

• Projektować i obsługiwać mikroserwisy o niskim opóźnieniu, oparte na zdarzeniach, które radzą sobie z nagłymi wzrostami ruchu podczas wydarzeń na żywo bez przestojów.
• Wprowadzać modele ML do produkcji, budując odporne potoki wdrożeniowe, które radzą sobie z dryfem modeli, ograniczeniami kontekstu i wynikami niedeterministycznymi.
• Posiadać pełną odpowiedzialność za dostarczanie usług od początkowego projektu RFC po wdrożenie bez przestojów i telemetrię po uruchomieniu.
• Optymalizować potoki zdarzeń pub/sub w Kafka i Azure Service Bus, aby zmniejszyć opóźnienia przetwarzania i zwiększyć przepustowość danych.
• Debugować rozproszone wąskie gardła wydajności i skalować klastry obliczeniowe Kubernetes obsługujące równoległe przetwarzanie mediów 24/7.
• Współpracować z inżynierami ML i naukowcami danych w celu projektowania systemów, które degradują się w sposób łagodny podczas awarii inferencji.

Oczekiwania

Wymagane

• 4+ lata doświadczenia w skalowaniu rozproszonych mikroserwisów i systemów backendowych w produkcyjnych środowiskach chmurowych.
• Silna wiedza w zakresie C# / .NET do tworzenia aplikacji o wysokiej przepustowości i niskim opóźnieniu.
• Doświadczenie produkcyjne z Kubernetes, projektowaniem schematów relacyjnych, optymalizacją zapytań SQL oraz infrastrukturą komunikacyjną (Kafka, Azure Service Bus).
• Praktyczna integracja narzędzi wspomagających inżynierię AI (Cursor, Claude Code, sub-agenty) w codziennym workflow.

Preferowane

• Znajomość operacyjną zachowań ML/AI w produkcji (wydajność inferencji, ograniczenia kontekstu, niedeterministyczność).
• Doświadczenie z infrastrukturą chmurową Azure (sieci, IAM, optymalizacja kosztów/wydajności) lub ekspozycja na potoki przetwarzania wideo/mediów.

Dlaczego ta rola jest warta Twojego czasu

• Bezpośrednia odpowiedzialność za potoki zdarzeń o wysokiej współbieżności, gdzie zmiany w kodzie natychmiast wpływają na produkty medialne na poziomie transmisji na żywo.
• Pragmatyczne przyjęcie praktyk inżynieryjnych AI — asystenci kodowania AI i sub-agenty są zintegrowani z procesami produkcyjnymi, a nie traktowani jako coś dodatkowego.
• Ekspozycja na złożoną inżynierię systemów rozproszonych, balansując ogromną skalę, pobieranie mediów na żywo i efektywność kosztową operacyjną.