Data Platform Architect / Lead Data Engineer

Data Platform Architect является главным техническим экспертом в области Data Engineering. Выполняя роль старшего индивидуального contributor, этот специалист отвечает за сквозную техническую стратегию и системную архитектуру платформы данных. Работая с высокой степенью автономии, Data Platform Architect тесно сотрудничает с руководством EPD (Engineering, Product, Design) для принятия критически важных архитектурных решений, установления общекорпоративных шаблонов данных и обеспечения согласованности платформы с долгосрочными бизнес‑целями.

• Владеть архитектурным чертежом и долгосрочным техническим видением глобальной платформы данных, последовательно реализуя поставки, чтобы избежать рискованных миграций.
• Проектировать аналитические, семантические и AI‑слои данных для безопасного предоставления надёжных метрик, сигналов использования функций и моделей интеллектуальных навыков по всей компании.
• Решать сложные архитектурные задачи, связанные с изоляцией мульти‑тенантности, согласованностью, производительностью потоковой/пакетной обработки и контрактами данных.
• Формировать архитектурные стандарты, рамки управления и конвенции моделирования данных, принятые командами разработки.
• Контролировать наблюдаемость на уровне платформы, фреймворки качества данных, SLA и руководить анализом корневых причин (RCA) системных сбоев платформы.
• Руководить и наставлять старших инженеров по проектированию систем, техническим компромиссам и процессу принятия архитектурных решений.

• Подтверждённый опыт работы в роли Data Platform Architect или Staff‑level Data Engineering по проектированию и масштабированию корпоративных платформ данных.
• Глубокая экспертиза в архитектуре данных, хранилищах данных, озерах данных, а также в реальном времени (streaming/CDC) и пакетных парадигмах обработки.
• Сильные практические навыки программирования на Python для бэкенд‑разработки и проектирования программного обеспечения уровня платформы.
• Демонстрируемая экспертиза в современных фреймворках трансформации данных, в частности в сложной архитектуре проектов dbt.
• Обширный опыт проектирования схем баз данных SQL и NoSQL, масштабного моделирования и шаблонов изоляции мульти‑тенантности.
• Опыт работы с Infrastructure as Code (IaC) и контейнеризационными фреймворками (например, Terraform, Kubernetes) для поддержки инфраструктуры платформы.
• Экспертиза в определении стандартов качества данных, наблюдаемости, контрактов данных и управления инцидентами.
• Исключительные навыки коммуникации на уровне руководства и управления заинтересованными сторонами с доказанной способностью объяснять архитектурные компромиссы.
• Практический опыт работы в средах TypeScript / Node.js для бэкенда.
• Практическое знакомство с BigQuery, PostgreSQL, MongoDB и Apache Kafka.
• Опыт интеграции платформ сбора событий клиентов (например, Segment) в единые архитектуры данных.
• Прямой опыт проектирования архитектур моделирования данных для AI, ML или агентных нагрузок.