Компания Recare Deutschland GmbH, один из ведущих немецких HealthTech-производителей, меняет процесс выписки пациентов — технологичный, ориентированный на пациента и свободный от бюрократии. Помимо ведущей SaaS-платформы, компания разрабатывает AI-решения, которые упрощают процессы в больницах и для поставщиков последующего ухода, снижают нагрузку на медицинский персонал и возвращают внимание к пациентам. Платформа уже связывает две трети всех немецких больниц с более чем 650 реабилитационными клиниками и 25 000 поставщиков услуг по уходу и помощи на дому. В компании около 100 сотрудников, и она продолжает расти.
Чем предстоит заниматься:
- Развитие и сопровождение бэкенда приема и обработки данных, включая пакетные и потоковые пайплайны для структурированных и неструктурированных данных, с идемпотентностью, повторами, противодавлением и изоляцией сбоев.
- Проектирование и эксплуатация асинхронных систем обработки для тяжелых AI-нагрузок: паттерны очередей и воркеров, независимое масштабирование, семантика повторов и обработка poison-message.
- Определение и поддержание API-контрактов и схем данных между производителями и потребителями, включая ключи идентификации, версионирование и гарантии совместимости.
- Управление жизненным циклом данных: безопасное хранение (шифрование в состоянии покоя), обработка чувствительных данных, семантика хранения и удаления, процедуры right-to-erasure, происхождение и происхождение данных для аудита и отладки.
- Проектирование безопасной аутентификации между сервисами для синхронизации через границы, включая короткоживущие учетные данные, ротацию, принцип минимальных привилегий и аудируемость.
- Создание платформенных примитивов для AI-функций: отслеживание статуса длительных операций, фиче-гейты, контроль раскатки, разделение сред, мультитенантная изоляция и минимизация данных.
- Создание и поддержка сервисных слоев для ML/AI-нагрузок: унифицированные модели данных, объединяющие несколько источников в согласованные версионированные представления с кросс-системным разрешением идентичности.
- Доведение системы до продакшн-уровня: наблюдаемость (метрики, логи, трейсы, алертинг), плейбуки, контроль стоимости и производительности (пропускная способность, задержка, нагрузочное тестирование).
- Тесное взаимодействие с командами BI и продуктовых данных для предоставления чистых и надежных датасетов и согласования определений KPI, чтобы инструментирование было встроено в бэкенд, а не добавлено позже.
Требования:
- Сильные фундаментальные знания в разработке ПО, высокие стандарты дизайна, тестирования, качества кода и эксплуатации.
- Глубокое понимание современного AI-native инжиниринга, следование последним трендам.
- Опыт создания продакшн-систем данных и приема данных в условиях реальных требований к надежности.
- Практический опыт с асинхронными системами обработки (очереди, воркеры) и понимание их поведения под нагрузкой.
- Уверенное владение сервисными API и контрактами данных между командами, отношение к эволюции схем как к ключевой инженерной дисциплине.
- Сильный опыт работы с AWS и cloud-native архитектурами, включая IAM, шифрование и событийно-ориентированные системы.
- Системное мышление, умение учитывать компромиссы и проактивное проектирование с учетом наблюдаемости, надежности и производительности.
- Способность брать на себя ответственность за неоднозначные задачи и доводить их до результата, согласовывая интересы стейкхолдеров.
- Комфортная работа в связке с AI/ML-системами, понимание данных, оценки и компромиссов производительности.
Условия:
- Осмысленная работа с положительным влиянием на пациентов, их семьи и медицинский персонал.
- Корпоративная культура с плоской иерархией, взаимным уважением, лояльностью и признанием.
- Гибкость: remote-friendly компания, гибкий график, возможность работать из отпуска (workations) по договоренности.
- Карта Edenred для использования по потребностям.
- Дополнительный выходной день в день рождения.