Software Engineer - Data Infrastructure - Kafka

Canonical est à l'avant-garde de la création d'une suite d'automatisation complète qui offre des solutions de données multi-cloud et sur site pour les entreprises. Notre équipe Data Platform travaille en collaboration pour développer des solutions gérées pour un large éventail de magasins de données et de technologies, couvrant le big data, le NoSQL, les capacités de la couche cache, l'analytique et les moteurs SQL structurés.

Nous abordons des problèmes complexes liés aux systèmes distribués tolérants aux pannes et critiques pour fournir les meilleures solutions d'automatisation au monde pour les plateformes de données. Nous recherchons des ingénieurs, du niveau junior au niveau senior, qui sont passionnés par les technologies Big Data comme les magasins d'événements distribués (Kafka) et les frameworks de calcul parallèle (Spark). Les ingénieurs de Canonical prospèrent dans une communauté open source et comprennent les besoins des grandes organisations innovantes.

Localisation : Ce poste est entièrement à distance

En tant que membre de l'équipe Data Platform, vous vous concentrerez sur l'automatisation des opérations de la plateforme de données. Votre mission sera de gérer et d'intégrer les plateformes Big Data à grande échelle, en assurant une réplication tolérante aux pannes, TLS, installations, sauvegardes, et plus encore. Vous fournirez également une expertise spécifique aux systèmes de données aux autres équipes de Canonical.

• Collaborer de manière proactive avec une équipe distribuée
• Écrire du code Python idiomatique de haute qualité pour créer de nouvelles fonctionnalités
• Déboguer des problèmes et interagir publiquement avec les communautés en amont
• Travailler avec des ingénieurs talentueux, y compris des experts dans divers domaines
• Discuter des idées et collaborer pour trouver les solutions optimales
• Travailler de chez vous avec des voyages internationaux de 2 à 4 semaines par an pour des événements internes et externes

Nous recherchons des candidats avec une gamme d'expériences et de compétences :

• Expérience pratique avérée en développement de logiciels utilisant Python
• Expérience pratique avérée dans les systèmes distribués tels que Kafka et Spark
• Licence ou équivalent en informatique, STEM, ou un domaine connexe
• Volonté de voyager jusqu'à 4 fois par an pour des événements internes

Vous pouvez également apporter un sous-ensemble des expériences suivantes pour aider notre Data Platform à atteindre ses objectifs :

• Expérience dans l'exploitation et la gestion d'autres technologies de plateforme de données (SQL et NoSQL)
• Expérience en administration de systèmes Linux et opérations d'infrastructure
• Expérience avec des solutions cloud publiques ou privées comme OpenStack
• Expérience dans l'exploitation de clusters Kubernetes pour des services de données persistants

Nous offrons une rémunération de base compétitive basée sur divers facteurs, notamment votre localisation géographique, expérience, connaissances et compétences. Les avantages supplémentaires peuvent inclure :

• Environnement de travail entièrement à distance — nous le faisons depuis 2004 !
• Budget personnel de formation et de développement de 2 000 $ par an
• Révision annuelle de la rémunération
• Récompenses de reconnaissance
• Congés annuels
• Congé parental
• Programme d'assistance aux employés
• Possibilités de voyager pour rencontrer des collègues deux fois par an
• Priority Pass pour les voyages et les surclassements de voyage pour les événements longs de l'entreprise

Canonical est une entreprise technologique pionnière qui mène la transition mondiale vers l'open source. En tant qu'éditeur d'Ubuntu, l'un des projets open source les plus importants au monde, nous révolutionnons les technologies AI, IoT et cloud. Nous recrutons à l'échelle mondiale et plaçons la barre haute pour notre équipe, visant l'excellence dans tout ce que nous faisons.

Canonical est fière d'être une entreprise entièrement à distance depuis sa création en 2004. Travailler chez Canonical vous mettra au défi de penser différemment,