Мы ищем Senior Staff Engineer, который будет отвечать за архитектуру семантической модели — ядра нашей платформы данных. Семантический слой — единый источник истины для бизнес-метрик и бизнес-логики, и на нём строятся критически важные data-продукты, такие как Reporting и Agentic Analytics. Эта роль находится на стыке моделирования данных, платформенной разработки и продуктового мышления: вы будете определять, как данные моделируются, управляются и используются в масштабе в нескольких продуктовых направлениях.
Это T-образная роль: глубокая экспертиза в семантическом моделировании и архитектуре данных и достаточно широкий кругозор, чтобы работать на уровне principal по всему стеку платформы данных. Вы будете тесно сотрудничать с командой Data Foundations (отвечает за приём и хранение данных), командой Reporting (отвечает за пользовательский опыт отчётности) и командами, которые создают возможности агентного ИИ, обеспечивая, чтобы семантический слой был производительной, масштабируемой и расширяемой основой, от которой все они зависят.
Semantic Model Architecture: Проектировать и развивать слой семантического моделирования, который служит единым источником истины для метрик, измерений, сущностей и бизнес-логики во всех data-продуктах. Определять стандарты того, как семантические модели создаются, версионируются, тестируются и управляются. Оценивать и вести технологическую стратегию семантического слоя (например, dbt MetricFlow или аналог).
Data Product Enablement: Проектировать архитектуру использования семантического слоя в разных продуктовых направлениях, таких как Reporting (высокопроизводительная BI-платформа для клиентов) и Agentic Analytics (богатые метаданными, легко обнаруживаемые интерфейсы, позволяющие AI-агентам рассуждать о семантическом слое и делать к нему запросы). Взаимодействовать со смежными командами, чтобы семантический слой отвечал уникальным требованиям каждого продукта.
Performance & Scale: Отвечать за производительность запросов, стратегии материализации, паттерны предагрегации и оптимизацию затрат. Обеспечивать высокую производительность и масштабируемость семантического слоя по мере роста объёмов данных и потребительского спроса.
Platform & Governance: Выстраивать семантический слой как полноценную платформу: self-service-подключение метрик, удобные для разработчиков абстракции, понятная документация, валидация данных и ограничители governance. Упрощать другим командам расширение семантического слоя без ущерба для согласованности и качества.
Technical Leadership: Выступать техническим лидером во всей организации Data & Reporting Platform. Участвовать в дизайн-сессиях между командами и инициировать их. Наставлять инженеров, обеспечивать согласованность с заинтересованными сторонами и руководством. Вносить вклад в архитектурные решения, охватывающие путь от data foundations до отчётности и аналитики. Отстаивать высокое качество кода с соответствующим тестовым покрытием.
AI-Augmented Engineering: Использовать AI-инструменты для программирования (Claude, Cursor, Copilot) как основную часть ежедневной работы. Продвигать паттерны внедрения, создавать контексты и рабочие процессы для команды и задавать стандарт того, как команда multiplies velocity за счёт разработки с помощью ИИ.
- Более 10 лет опыта в ролях Software Engineering или Data Engineering, включая опыт работы с масштабными, высоконагруженными, отказоустойчивыми системами.
- Глубокий опыт семантического моделирования, data engineering, data lakehouse и разработки data-продуктов. Подтверждённый опыт создания платформенных абстракций, которые используют несколько продуктовых команд.
- Серьёзный опыт работы с экосистемой DBT. Опыт работы с технологиями семантического слоя (например, dbt MetricFlow или похожими) очень приветствуется.
- Экспертный уровень SQL и Python. Опыт оптимизации запросов, стратегий материализации и настройки производительности в масштабе.
- Опыт работы с современными технологиями платформ данных: Snowflake, ClickHouse или похожими OLAP/колоночными движками. Знакомство со Spark и платформами потоковой обработки (Kafka, Kinesis).
- Опыт проектирования API и интерфейсов для предметно-ориентированных data-продуктов.
- Подтверждённое владение AI-инструментами для программирования (например, Claude, Cursor) в рамках регулярной инженерной работы; не просто знакомство, а активное ежедневное использование.
- Опыт руководства архитектурой и проектированием систем (архитектура, паттерны проектирования, надёжность и масштабирование).
- Сильные коммуникативные навыки и навыки технического письма. Умение сопереживать пользователям и отстаивать их интересы.
- Степень B.S., M.S. или PhD в области Computer Science или смежной области.
Чтобы эффективно поддерживать наши международные команды, для этой позиции требуется гибкость, чтобы при необходимости пересекаться с рабочими часами в США.
В ServiceTitan мы ценим индивидуальность и уникальность. Мы считаем, что сочетание свежих взглядов и опыта людей из самых разных слоёв общества делает наш продукт и нашу культуру такими замечательными. Мы не допускаем дискриминации сотрудников по признаку расы, цвета кожи, религии, пола, национального происхождения, гендерной идентичности или самовыражения, возраста, инвалидности, сексуальной ориентации или любой другой характеристики, защищённой применимым законодательством.