Data Engineering Manager

Rakuten Viber — одно из самых популярных и загружаемых приложений в мире. Работа с нами предоставляет уникальную возможность влиять на сотни миллионов наших пользователей и быть частью пути, который делает нас супер‑приложением. Наша миссия — облегчать жизнь людей, позволяя им устанавливать значимые связи, от драгоценных моментов с семьёй и друзьями, через управление деловыми отношениями, до реализации их увлечений.

В качестве Engineering Manager в отделе данных вы будете строить и масштабировать нашу платформу данных и приложения данных, которые обеспечивают бизнес‑аналитику. Вы будете проектировать и внедрять надёжные конвейеры для обработки миллиардов записей ежедневно, используя передовые облачные технологии для преобразования данных в практический интеллект.

Если вы увлечены инженерией данных и ростом бизнеса через аналитические инсайты, мы будем рады услышать вас!

• Руководить и развивать команды Data Engineering и Machine Learning в среде с высоким масштабом (десятки миллиардов событий в день).
• Отвечать за проектирование и развитие самообслуживаемой платформы данных, позволяющей внутренним командам легко создавать, выпускать и использовать продукты данных.
• Проектировать и масштабировать пакетные и потоковые конвейеры, поддерживающие ключевые бизнес‑ и ML‑случаи.
• Управлять производственными ML‑системами от начала до конца (рекомендации, ранжирование, предсказания) с прямым влиянием на бизнес‑KPI.
• Обеспечивать надёжность, масштабируемость и наблюдаемость крупномасштабных систем данных и ML в продакшене.

• Более 3 лет опыта управления инженерными командами, ведущими Data / ML / Software engineering в продакшн‑средах.
• Более 6 лет опыта построения крупномасштабных распределённых систем в ролях Data Engineering, ML Engineering или Software Engineering.
• Доказанная ответственность за продакшн‑уровневые платформы данных или ML, включая доставку и внедрение среди R&D и Product‑заинтересованных сторон.
• Практический опыт построения и эксплуатации крупномасштабных распределённых систем данных (Spark, Storm, Flink) в продакшене.
• Сильный опыт работы с Java и Python в облачных средах AWS.

• Доказанный опыт руководства многодисциплинарными командами и создания измеримого бизнес‑влияния через системы данных/ML.
• Опыт построения ML‑платформ, хранилищ признаков или инфраструктуры самообслуживания данных в масштабе.
• Глубокий опыт работы с современным стеком ML/infra (PyTorch, TensorFlow, SageMaker, Kubernetes, Argo).
• Опыт работы с современным стеком data lakehouse и аналитики (Iceberg, Athena, ClickHouse, каталоги данных, фреймворки качества данных).
• Опыт развертывания систем на основе LLM или AI‑управляемой инфраструктуры в продакшн‑средах.