Ведущий инженер по данным

Описание работы

• Руководить и наставлять младших инженеров для развития их навыков и карьеры
• Понимать и улучшать бизнес компании при помощи своей инженерной команды
• Привлекать и помогать компании в поиске новых инженерных талантов
• Отвечать за управление и развитие своей команды, а также за продвижение, понижение в должности, найм, увольнения и т.д. сотрудников своей команды.
• Обеспечивать благополучие, мотивацию и продуктивность своей команды в группе Cermati Fintech
• Работать со своей командой над созданием новых функций, сохранением старого кода, улучшением и очисткой кода, за который отвечает ваша команда
• Вносить свой вклад в принятие решений о дизайне и проводить ревью кода друг друга
• Обеспечивать доступность кода, за который отвечает ваша команда, 24/7. Быть готовым к устранению неполадок и поддержанию сервисов, которые ваша команда поддерживает.
• Сотрудничать с менеджером по продукту для установления спецификации функций и установления сроков выполнения.
• Руководить проектами, чтобы вы и ваша команда могли выполнить задачи в установленные сроки

Требования

• Степень бакалавра (S1) в области информатики или смежной области. В противном случае, если у вас нет степени бакалавра, вы должны продемонстрировать, что можете программировать на том же уровне, что и другие программисты.
• Необходим минимальный опыт работы более 5 лет на позиции инженера по работе с данными/архитектора данных/программиста.
• Опыт руководства, управления и работы с людьми в команде
• Подтвержденный опыт отличного наставничества и лидерства в выполнении проектов высокого качества
• Сильный практический опыт в Java, Python требуется. Кандидаты должны завершить несколько проектов с значительным практическим вкладом в каждый проект.
• Опыт работы с технологиями обработки больших данных: экосистема Hadoop (map-reduce, spark, Kafka)
• Опыт в различных технологиях хранения данных: OLTP, вроде Postgres, OLAP, вроде Redshift, Google BigQuery, NoSQL вроде Redis, HBase, Kafka
• Знакомство с алгоритмами и концепциями машинного обучения (градиентный спуск, логистическая регрессия) и программными библиотеками, такими как pandas, TensorFlow и т.д.
• Свободное владение английским языком (как устным, так и письменным).

Дополнительная информация

• Сотрудники могут работать (гибридно)