Старший/Первый Инженер по работе с данными

Обзор должности

Старший/первый инженер по данным будет играть жизненно важную роль в реализации, поддержке и улучшении ETL-процессов, которые поддерживают наши аналитические и машинные платформы. Этот специалист будет генерировать полезные выводы из сложных наборов данных и тесно сотрудничать с различными бизнес-единицами для влияния на стратегию и принятие решений.

Вы будете первым нанимаемым на этой должности.

Местоположение

• Сан-Франциско, Нью-Йорк или удаленная работа

Ключевые обязанности

1. Разработка ETL и Backend:

• Проектирование и рефакторинг ETL-пайплайнов.

• Создание надежных систем бэкэнда для обработки больших данных с использованием Elixir и решений баз данных, таких как Cassandra/ScyllaDB.

1. Архитектура данных:

• Создание масштабируемых и эффективных моделей данных для Cassandra и ScyllaDB.

• Обеспечение целостности, качества и безопасности данных.

1. Поддержка данных для Data Science:

• Сотрудничество с дата-сайентистами, предоставляя им чистые и надежные наборы данных.

• Помощь в реализации и масштабировании моделей Data Science.

1. Инновации и исследования:

• Отслеживание новейших технологий.

• Предложение технических улучшений для обработки и хранения данных.

Требования к кандидату

Обязательные

• Бакалавр или магистр в области информатики, инженерии или смежной технической области.

• Минимум 5 лет опыта работы в бэкенд-разработке, в основном направленной на инженерию данных.

  • Технические навыки: владение Python, Java, Scala и Elixir для бэкенд и ETL-процессов.

  • Знание инструментов/фреймворков ETL (например, Apache Kafka, Apache Airflow).

  • Обширные знания SQL/NoSQL баз данных, включая Cassandra и ScyllaDB, и решений для хранения данных (например, Redshift, BigQuery, Snowflake).

  • Навыки работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure) и распределенными системами.

  • Понимание концепций, инструментов и библиотек науки о данных (например, Pandas, Scikit-learn).

  • Мягкие навыки: исключительные способности к решению проблем.

  • Отличные коммуникативные навыки для технических и нетехнических дискуссий.

Желательные

• Опыт работы с облачными платформами, такими как AWS, GCP или Azure.

• Выдающиеся коммуникативные навыки, как устные, так и письменные.

• Знание алгоритмов и фреймворков машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).

Преимущества

• Конкурентная заработная плата (150 000 - 225 000 долларов в год) и акционерные опционы

• Широкий пакет медицинского страхования, включающий медицинскую, стоматологическую и офтальмологическую страховку

• Пенсионные взносы (401k)

• Гибкий график работы и возможность удаленной работы

• Регулярные корпоративные мероприятия и активности для укрепления командного духа