Video Processing Engineer / Media Backend Developer (FFmpeg)
Описание
О проекте: Мы — онлайн-кинотеатр. У нас есть сильный бэкенд и большая библиотека контента, но мы столкнулись с архитектурными вызовами, связанными с масштабированием видео-пайплайнов. Мы ищем эксперта по видео-обработке и стримингу, который возьмет на себя оптимизацию транскодирования, настройку адаптивной доставки (ABR) и интеграцию сложных фильтров (включая вотермарки). Вы будете работать на стыке низкоуровневой работы с медиа (FFmpeg) и высокоуровневой оркестрации (Python / .NET). Наши главные технические вызовы (что нужно будет решить): Ускорение конвертации 4K: Текущие времена транскодирования тяжелых исходников нас не устраивают. Нужно внедрять аппаратное ускорение (NVENC/QSV) и распараллеливание (сегментация видео на чанки). Доставка на любые устройства: Построение и оптимизация ABR-лестниц (Bitrate Ladders) для HLS/DASH. Обеспечение корректного воспроизведения 4K/H.265 на современных Smart TV и fallback до H.264 для старых устройств. Видео-редактура: Оптимизация наложения статичных и динамических водяных знаков (watermarks) без критической потери производительности пайплайна. Что нужно будет делать: Проектировать и поддерживать пайплайны обработки видео (VOD): от приема исходника до публикации в CDN. Писать обвязку и оркестрацию процессов транскодирования на Python (FastAPI, Celery) или .NET (на ваш выбор/опыт). Работать с очередями задач (RabbitMQ / Kafka), обеспечивать отказоустойчивость воркеров. Настраивать профили кодирования, фильтры FFmpeg, упаковку в fMP4, HLS, DASH. Взаимодействовать с CDN, объекными хранилищами (S3) и системами DRM. Наши ожидания от кандидата: Отличное знание FFmpeg: вы понимаете, как работают кодеки, контейнеры, фильтры, mux/demux. Умеете читать и писать сложные filtergraphs. Опыт в стриминге/VOD: глубокое понимание HLS, MPEG-DASH, CMAF, ABR-адаптации. Опыт работы с аппаратным ускорением: понимание нюансов и ограничений NVENC (NVIDIA), QSV (Intel) при транскодировании. Уверенный Backend: опыт написания микросервисов и воркеров на Python или .NET. Понимание инфраструктуры: Docker, Linux, брокеры сообщений (RabbitMQ/Kafka). Опыт работы с ABR-лестницами и подбором битрейтов под разные классы устройств (Smart TV, Mobile, Web). Будет большим преимуществом: Опыт работы с DRM (Widevine, FairPlay, PlayReady). Знание инструментов упаковки: Shaka Packager, Bento4, GPAC. Понимание специфики Smart TV (Tizen, WebOS) и ограничений их декодеров.