Staff Data Engineer играет ключевую роль в формировании, проектировании и реализации решений в области данных и AI, которые превращают сложные бизнес-потребности в масштабируемые, безопасные и пригодные для повторного использования возможности. Работая на уровне staff, эта роль обеспечивает старшее техническое лидерство в области дата-продуктов, платформ данных и решений на базе AI и несёт чёткую ответственность за сквозное проектирование систем — от архитектуры верхнего уровня до детального проектирования реализации.
Это практическая инженерная лидерская роль. Сотрудник самостоятельно определяет проблемы, которые нужно решить, руководит техническим проектированием решений и выступает техническим лидером в одном крупном или нескольких средних рабочих потоках поставки. Необходимо хорошо владеть современными инженерными паттернами и практиками, так как эта роль помогает задавать инженерный стандарт, которому следуют другие.
Роль подразумевает чёткую ответственность за техническое лидерство без обязанностей линейного руководства. Сотрудник направляет команды поставки, влияет на результаты внутренних и сторонних инженерных работ и следит за тем, чтобы решения были хорошо спроектированы, удобны в сопровождении, безопасны и подходили для использования в масштабах предприятия. Также ожидается, что сотрудник будет наставлять других и активно способствовать инженерному совершенству всей команды.
Степень бакалавра в области Computer Science или смежной области.
Более 8 лет практического опыта проектирования, создания, вывода в продуктивную среду и поддержки надёжной, масштабируемой инфраструктуры данных и дата-продуктов в сложных средах.
Подтверждаемый опыт подготовки артефактов HLD и LLD для решений в области данных или технологий, включая диаграммы архитектуры решений, схемы потоков данных, спецификации компонентов, API-контракты, модели данных и операционные runbooks.
Умение принимать архитектурные решения и декомпозировать их на инженерные спецификации, по которым разработчики могут работать без дополнительных уточнений.
Уверенное владение лучшими практиками программной инженерии, включая ревью технического дизайна, unit-тестирование, разработку CI/CD-пайплайнов, мониторинг и алертинг, code review и документацию.
Опыт разработки на одном или нескольких объектно-ориентированных языках программирования, предпочтительно Python. Также подходят Scala, Java или C#.
Экспертные знания SQL и опыт работы с крупномасштабными распределёнными системами данных.
Опыт интеграции возможностей AI и машинного обучения в продуктивные системы, включая LLM через API, паттерны RAG, векторный поиск, эмбеддинги или AI-агентов.
Глубокие знания и практический опыт работы на всех этапах жизненного цикла данных.
Сильные навыки работы с заинтересованными сторонами и умение вести за собой за счёт технического влияния во внутренних командах и среди внешних партнёров.
Установка на постоянное обучение и совершенствование.
Опыт работы с AI/ML-фреймворками, такими как LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, Weaviate или аналогичными экосистемами.
Знакомство с агентными фреймворками, такими как CrewAI, AutoGen или аналогичными инструментами оркестрации LLM.
Опыт работы с технологиями больших данных, такими как Spark, Hadoop или Hive.
Знакомство с облачными платформами данных, такими как AWS, Azure или GCP, и практиками infrastructure-as-code.
Опыт работы с инструментами управления данными (data governance), такими как Alation или Collibra, и корпоративными стандартами управления данными.
Предыдущий опыт работы в энергетической отрасли не требуется.
Помощь с релокацией:
Для этой роли возможна релокация внутри страны Тип удалённой работы:
Эта позиция предполагает гибридный формат работы: офис/удалённо