ArenadataPerformance QA
Команда по проверке производительности платформы на базе MPP/BigData. Вы будете проектировать профили нагрузки и проводить объективный бенчмаркинг, встраивать прогонки в CI и давать разработчикам конкретные рекомендации для устранения узких мест
ГрейдMiddle/Senior
Опытот 3 лет
Стек
PythonJMeterClickHousePrometheusGrafanaLocustpgbenchGitLab CILinuxAirflow
Задачи
- •Проектировать профили нагрузки и тест-планы для MPP/BigData платформ
- •Выбирать ключевые метрики (Latency, Throughput, IOPS) и релевантные бенчмарки (TPC-DS/TPC-H, pgbench)
- •Проводить сравнительный A/B-бенчмаркинг и сопоставление продуктов экосистемы
- •Разрабатывать нагрузочные скрипты и сценарии на Python и Shell
- •Подготавливать пайплайны генерации тестовых данных и наполнять стенды
- •Интегрировать ночные и триггерные прогоны в GitLab CI и анализировать результаты с отчетами и рекомендациями
Обязательно
- •Опыт в нагрузочном тестировании от 3 лет
- •Продвинутая работа с Prometheus (PromQL) и Grafana
- •Навыки разработки скриптов на Python и Shell
- •Опыт с JMeter/Locust и специализированными бенчмарками (TPC-DS, pgbench и др.)
- •Уверенные навыки администрирования Linux и понимание принципов работы СУБД
- •Понимание сетевых стеков и умение находить узкие места по метрикам
- •Умение переводить метрики в бизнес-рекомендации и презентовать результаты
Будет плюсом
- •Опыт с OLAP/MPP СУБД (Greengage, ClickHouse, Trino, Impala)
- •Опыт работы в экосистеме Hadoop
- •Опыт тестирования стриминговых пайплайнов (Kafka → MPP)
- •Опыт использования Apache Airflow для оркестрации ETL-пайплайнов
