Senior/Staff Software Engineer - Data Platform

Мы нанимаем Senior или Staff Software Engineer в нашу команду Data Engineering, расположенную в Лондоне.

Как команда Data Platform Team, мы стремимся создать ведущих в мире, коммерчески масштабируемых, безопасных и передовых гуманоидных роботов, которые бесшовно интегрируются в повседневную жизнь и усиливают человеческие возможности.

Мы ищем опытных инженеров, которые помогут построить нашу платформу данных с нуля. Вы получите возможность определить её архитектуру, принимать ключевые решения и формировать способы обработки петабайтных данных в ближайшем будущем.

• Создавать Capability Factory — внутреннюю платформу, предназначенную для всех, от инженеров‑программистов до нетехнических операторов, позволяющую всей организации обучать роботов HMND новым навыкам в масштабе, от сырых данных до развернутых возможностей.
• Курировать, предобрабатывать и управлять крупномасштабными наборами данных для обучения гуманоидных роботов — корпусом телеметрии роботов, растущим до петабайтных масштабов.
• Проектировать и эксплуатировать высокомасштабные конвейеры данных и вычислительную инфраструктуру, их поддерживая, обеспечивая надёжность и пропускную способность по мере роста объёма данных и требований команды.
• Обеспечивать качество, точность и согласованность обучающих данных в нескольких одновременно работающих проектах и платформах роботов.
• Сотрудничать с командами машинного обучения для формирования Capability Factory, оптимизации MLOps и построения рабочих процессов оценки, замыкающих цикл между обучающими запусками и реальной производительностью роботов.
• Создавать решения для хранилищ данных и BI‑дашбордов, предоставляющих заинтересованным сторонам по всей организации чёткую видимость сбора данных, прогресса моделей и состояния эксплуатации.
• Устанавливать и поддерживать лучшие практики управления данными — версионирование, контроль доступа, безопасность и соответствие требованиям.

• 5+ лет опыта разработки программного обеспечения с подтверждённым опытом полного владения и доставки сложных систем от начала до конца, а не только участия в их разработке.
• Сильные навыки backend‑разработки — проектирование и эксплуатация production‑grade API и сервисов: чистое моделирование данных, надёжная обработка ошибок, производительность под нагрузкой.
• Data engineering на уровне PB+ — построение и поддержка конвейеров, перемещающих, трансформирующих и проверяющих большие объёмы данных надёжно; понимание паттернов пакетной и потоковой обработки, качества данных и эволюции схем.
• Оркестрация рабочих процессов в масштабе — проектирование и эксплуатация многошаговых автоматических конвейеров с повторными попытками, наблюдаемостью и корректной обработкой сбоев.
• Основы распределённых систем — вы понимаете, как вещи ломаются в масштабе: eventual consistency, идемпотентность, backpressure, планирование задач и режимы отказов в распределённых вычислениях и хранении.
• Владение облачной инфраструктурой — вы запускали и эксплуатировали реальные системы в крупном облачном провайдере; вы рассматриваете стоимость, надёжность и безопасность как первостепенные, а не второстепенные вопросы.
• Оркестрация контейнеров — развертывание и эксплуатация нагрузок в Kubernetes на уровне, позволяющем отлаживать проблемы планирования, проектировать распределение ресурсов и оценивать состояние кластера без подсказок.
• Полный стек — комфортно работать как с backend, так и с frontend внутреннего продукта; вы можете владеть функцией от схемы базы данных до UI без передачи её другим.
• Менталитет владения production‑системой — вы были on‑call, реагировали на инциденты под давлением и улучшали системы после постмортемов. Вы относитесь к надёжности лично.

• Опыт в ML‑инфраструктуре или MLOps — понимание того, как запускаются обучающие задачи, как управляются артефакты моделей и что делает конвейер оценки надёжным; вы работали рядом с исследователями ML или напрямую поддерживали их.
• Распределённые вычислительные фреймворки — опыт работы с крупномасштабной параллельной обработкой данных, будь то трансформация, обучение моделей или оценка.
• Знание домена в робототехнике или embodied AI — знакомство с форматами данных роботов, телеметрией датчиков или циклом оценки sim‑to‑real, что является значительным преимуществом.
• Опыт в BI и хранилищах данных — построение моделей данных и дашбордов, переводящих сырые операционные данные в решения для нетехнических заинтересованных сторон.
• Двухоблачное или мультиоблачное хранение — опыт оценки компромиссов стоимости, задержки и согласованности между провайдерами хранилища.
• Чувство продукта во frontend — помимо выпуска функций, у вас есть мнение о том, что делает внутренний инструмент действительно удобным для нетехнических пользователей.

• Конкурентный equity: опционы на акции с существенным потенциалом роста по мере масштабирования компании.
• Более 30 оплачиваемых дней отпуска, включая 23 дня ежегодного отпуска, все банковские праздники Великобритании и дополнительные дни закрытия компании (включая новогодние каникулы).
• Частная медицинская страховка, включая виртуальные и очные услуги.
• Пенсионный план с общим взносом 8 % (5 % от сотрудника, 3 % от работодателя) от полной заработной платы.
• Бесплатный ежедневный завтрак, обед с обслуживанием и закуски в офисе.
• Работа на передовой — ежедневное сотрудничество с инженерами мирового уровня, исследователями и экспертами по продукту, создающими следующее поколение ИИ и гуманоидной робототехники.
• Реальное владение — прямой доступ к руководству‑основателям, значимый вклад в направление продукта и возможность вести ключевые инициативы с первого дня.