Senior Data Engineer

О роли

Мы ищем Senior/Lead Data Engineer, который будет создавать и поддерживать конвейеры и модели данных, лежащие в основе централизованного HR data warehouse. Работая в Snowflake, DBT, Python и Airflow, этот специалист разрабатывает семантические слои, позволяющие использовать HR‑данные как в BI‑инструментах, так и в AI‑агентах. Опыт работы со Snowflake Cortex или инструментами на основе MCP для агентного запросования считается большим плюсом.

Что вы будете делать

• Разрабатывать и поддерживать безопасные, эффективные конвейеры данных с использованием DBT, PySpark и Python‑приложений в облачной среде, поддерживаемой Indeed, для источников HR‑данных.

• Создавать инфраструктуру и инструменты, необходимые для оптимального извлечения, трансформации и загрузки данных из широкого спектра источников с помощью Python, DBT, Terraform и технологий AWS, таких как Glue, EMR и S3.

• Выявлять и внедрять внутренние улучшения процессов, разрабатывать тесты в рамках Data Quality Framework, мониторить конвейеры для поддержания 99.5% времени безотказной работы и создавать и поддерживать модели данных, используемые командами‑партнёрами.

• Проектировать и строить семантические представления и онтологические слои поверх существующих моделей dbt (CORE → SEMANTIC → METRICS), чтобы HR‑данные были доступны как BI‑инструментам, так и AI‑агентам/LLM, определяя бизнес‑ориентированные сущности, отношения и метрики, абстрагируя от сырой структуры хранилища.

• Разрабатывать и развёртывать AI‑агентов (например, через Snowflake Cortex Analyst/Cortex Search) для кейсов HR COE — включая PE, ICIMS, LMS и Sales/CS Worker‑агентов — позволяя выполнять запросы на естественном языке к сертифицированным HRDM‑данным.

• Настраивать и поддерживать соединения MCP (Model Context Protocol) между Snowflake и внутренними AI‑инструментами для безопасного предоставления HR‑данных в разговорные и агентные интерфейсы.

Must haves

• 4+ лет опыта.

• Snowflake, включая моделирование данных, датамарты и проектирование хранилищ данных.

• DBT для трансформаций данных.

• Python, включая объектно‑ориентированное программирование и скриптинг данных.

• Airflow для оркестрации конвейеров.

• Интеграция REST API и ingest данных.

• Запросы и оптимизация в Google BigQuery.

• Безопасное обращение с крупномасштабными и конфиденциальными данными.

• Обработка данных в реальном времени (например, из Google Sheets или API).

• Сильные навыки SQL, включая высокооптимизированные запросы.

• Комплексные навыки документирования.

• Уровень английского Upper-intermediate.

Nice to haves

• Проектирование семантического слоя / семантического моделирования, предоставляющего бизнес‑объектную абстракцию над моделями dbt и хранилищем.

• Snowflake Cortex (Cortex Analyst, Cortex Search) или эквивалентные LLM‑нативные слои запросов.

• MCP (Model Context Protocol) или аналогичные фреймворки для вызова инструментов / раскрытия контекста.

• Знакомство с prompt и context engineering для привязки LLM‑агентов к сертифицированным источникам данных.

Бонусы

• Рост без границ: развивайте навыки через наставничество, внутренние TechTalks, сложные проекты и выделенный ежегодный бюджет на обучение.

• Конкурентная компенсация: получайте признание, соответствующее вашим навыкам и вкладу, с регулярными обзорами эффективности и вознаграждения.

• Гибкость: работа 100% удалённо с гибким графиком, поддерживающим концентрацию, автономию и здоровый ритм работы.

• Значимые, современные проекты: создавайте влиятельные продукты с использованием современных технологий вместе с глобальными командами и ведущими брендами.

• Коллаборативная культура: присоединяйтесь к поддерживающей среде без микроменеджмента, где идеи приветствуются, а вклад признаётся.

• Благополучие и поддержка: доступ к локальным программам благополучия и поддержке, ориентированной на людей, адаптированной к вашему местоположению.