Senior Data Engineer

Мы ищем Senior Data Engineer с сильным опытом в программной инженерии и глубокими знаниями в построении современных облачных платформ данных.

• Проектировать, создавать и развивать облачную платформу данных GoMining в Google Cloud Platform.
• Разрабатывать масштабируемую архитектуру данных, следуя современным инженерным принципам, включая Medallion Architecture.
• Определять и поддерживать модели данных, контракты данных и стандарты интеграции между системами.
• Создавать и поддерживать надёжные пакетные и потоковые конвейеры данных.
• Интегрировать данные из внутренних сервисов и сторонних API.
• Разрабатывать масштабируемые ETL/ELT рабочие процессы и автоматизировать обработку данных.
• Создавать и поддерживать аналитические data marts для бизнес‑ и продуктовых команд.
• Обеспечивать качество, согласованность и надёжность данных на всей платформе.
• Внедрять мониторинг, оповещения и управление SLA для конвейеров данных.
• Постоянно улучшать производительность платформы, её масштабируемость и операционную эффективность.
• Продвигать Infrastructure as Code (IaC), CI/CD и автоматизацию в рамках платформы данных.
• Вносить вклад в разработку инфраструктуры ML и AI.
• Устанавливать лучшие практики инженерии, стандарты качества кода и техническую документацию.
• Тесно сотрудничать с командами Analytics, Data Science, Product и Engineering.

• 6+ лет опыта в Data Engineering, включая 3+ года на позициях Senior‑уровня.
• Сильный опыт в программной инженерии с отличными навыками Python.
• Доказанный опыт проектирования и построения облачных платформ данных и хранилищ данных.
• Глубокий практический опыт работы с Google Cloud Platform, включая BigQuery, Dataflow, Pub/Sub и Composer (Airflow).
• Опыт создания ETL/ELT конвейеров, потоковых архитектур и интеграций API.
• Опыт работы с Terraform, Kubernetes, Docker и CI/CD конвейерами.
• Хорошее понимание моделирования данных, распределённых систем и масштабируемой архитектуры данных.
• Опыт внедрения решений по качеству данных, мониторингу и наблюдаемости.
• Сильные навыки SQL

• Опыт построения инфраструктуры ML и поддержки команд Data Science.
• Опыт работы с Kafka или другими потоковыми платформами.
• Опыт работы в fintech, crypto, Web3 или продуктах B2C крупного масштаба.
• Опыт работы с современными архитектурами data lakehouse.
• Опыт использования AI‑инструментов для повышения продуктивности инженерии.

• Профессиональный рост: поддержка курсов, конференций и изучения английского (до 100 % покрытия).
• Баланс работы и жизни: удалённый или гибридный формат с гибким графиком в международных командах.
• Оплачиваемый отпуск: до 20 дней отпуска + 8 корпоративных праздников + 5 личных дней в год
• Программы признания: структурированные оценки эффективности и командные награды.
• Культура команды: ретриты в международных локациях (например, корпоративные апартаменты на Кипре).