Senior Software Engineer — Query Engine / Data Platform

Мы ищем Senior Software Engineer для работы над ядром движка запросов крупной распределённой платформы данных. Вы будете отвечать за значительные компоненты планирования запросов, оптимизации и выполнения — как улучшая их, так и будучи надёжным владельцем продакшн‑качества: диагностировать сложные проблемы, сообщённые клиентами, и предоставлять безопасные, хорошо протестированные исправления для поддерживаемых веток релизов. Инженеры со стремлением к уровню staff‑level и соответствующими амбициями очень приветствуются. Это системный, backend‑инженерный роль, сосредоточенная на внутренних механизмах распределённой обработки данных — а не на разработке приложений или CRUD‑сервисов.

• Архитектурировать, проектировать и реализовывать компоненты движка запросов — планировщик, оптимизатор, операторы выполнения, управление памятью и слои доступа к данным
• Диагностировать и решать сложные проблемы в продакшене и от клиентов по всему пути запроса — корректность, производительность, память, конкурентность, надёжность и совместимость
• Разрабатывать, рецензировать и переносить исправления между несколькими поддерживаемыми ветками релизов; усиливать профилактику регрессий
• Писать и рецензировать высококачественный, критичный к производительности код на Java и/или C++
• Анализировать профили запросов, планы выполнения, логи и телеметрию для оптимизации производительности — профилирование, бенчмаркинг и устранение узких мест в путях, чувствительных к задержкам и пропускной способности
• Интегрировать с колонковыми форматами, открытыми табличными форматами и драйверами подключения
• Улучшать регрессионные тесты, диагностику и наблюдаемость; вносить вклад в архитектуру CI/CD и процессы качества в Jenkins
• Наставлять инженеров среднего уровня, вести код‑ревью и помогать устанавливать технические стандарты
• Отлаживать сложные кросс‑слойные проблемы, охватывающие планирование запросов, распределённое выполнение, управление памятью и I/O, совместно с руководителями инженерных команд в США

• B.S. или M.S. в области Computer Science, Computer Engineering или смежных дисциплин
• 5+ лет в backend / systems software engineering с подтверждённым опытом владения значительными компонентами от начала до конца
• Глубокая компетенция в Java или C++ (особенно ценится уверенное владение обоими), с глубоким пониманием OOP, системного дизайна, управления памятью, конкурентности и асинхронного программирования
• Продвинутый уровень SQL и твердое понимание внутренних механизмов выполнения запросов — планирование, оптимизация, реализация операторов
• Опыт построения или расширения систем обработки данных: движков запросов, распределённых баз данных, ETL/ELT или аналитических платформ
• Способность оценивать риск изменений в зрелой продакшн‑системе; опыт поддержки программного обеспечения в нескольких версиях, ветках или клиентских окружениях
• Практический опыт работы с Jenkins и современными CI/CD процессами; Docker и Kubernetes
• Практический опыт работы хотя бы с одним из крупных облаков (GCP, AWS или Azure)
• Уверенные навыки работы с Git/GitHub и строгие привычки код‑ревью
• Умение работать с AI‑поддерживаемыми процессами разработки — использовать современные AI‑инструменты для понимания кода, отладки и генерации тестов, критически проверяя их результаты
• Предыдущий опыт наставничества инженеров, руководства техническими дизайнами или владения компонентами от начала до конца
• Английский Upper‑Intermediate или выше (B2+) — ежедневное письменное и устное общение с инженерной командой в США
• Готовность работать в EU‑часы сдвинутыми на 2–3 часа позже для ежедневного перекрытия с утрами West Coast США

• Apache Arrow (колонковый in‑memory формат) и фреймворки планировщика/оптимизатора SQL, такие как Apache Calcite
• LLVM‑основанная компиляция/генерация кода выражений во время выполнения
• Открытые табличные форматы — Apache Iceberg, Delta Lake или Hudi — и колонковые файловые форматы, такие как Parquet, Avro или ORC
• MPP‑движки запросов (Presto, Trino или аналогичные); опыт работы с распределёнными платформами данных, такими как Spark, Snowflake или Databricks
• Глубокое понимание оптимизации запросов (cost‑based, rule‑based), векторного выполнения, управления памятью, спиллинга и кэширования
• Драйверы подключения: JDBC, ODBC, Arrow Flight
• Управляемый Kubernetes (GKE/EKS/AKS) и опыт работы в мульти‑облачных средах; Terraform; облачное объектное хранилище (AWS S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage)
• Опыт работы в SaaS‑операциях: реагирование на инциденты, профилирование, наблюдаемость, процессы релизов и backport
• Системная работа над производительностью и вклад в open‑source проекты инфраструктуры данных