Software Engineer, Data Infrastructure

В Intrinsic, компании Alphabet, мы находимся на переднем крае переопределения возможностей промышленной робототехники с помощью интеграции передовых технологий ИИ, моделирования и восприятия. Мы стремимся сделать робототехнику более интеллектуальной, доступной и полезной для широкого круга предприятий, от амбициозных стартапов до пионерных разработчиков.

В качестве Инженера по данным инфраструктуре, вы будете играть ключевую роль в создании и управлении нашими надежными экосистемами данных. Данная роль включает в себя сотрудничество с нашими уважаемыми клиентами и немецкими промышленными партнерами, начиная с ранних этапов планирования проекта и до демонстрации влияния нашей технологии. Ваш опыт поможет определить требования и архитектуру для систем управления данными, поддерживающих масштабируемость и эффективный анализ данных.

• Разработка и оптимизация решений для масштабных хранилищ с поддержкой эффективных запросов и гибкого анализа данных.
• Улучшение существующих систем за счет разработки масштабируемых конвейеров, подходящих для распределенных вычислений и обработки данных.
• Тесное сотрудничество с командами по продуктам и инженерии для согласования разработки инфраструктуры с потребностями клиентов и сценариями использования.

• Степень бакалавра в области компьютерных наук или смежной области.
• Не менее 4 лет опыта в совместной разработке программных проектов.
• Знание языков программирования, таких как C++, Python или Golang.
• Глубокие знания систем управления реляционными базами данных, таких как BigQuery, DB2 или ODB, в сочетании с опытом работы с облачными сервисами вроде Google Cloud, AWS или Azure.
• Экспертиза в технологиях контейнеризации и оркестровки, таких как Kubernetes и Docker, а также знакомство с архитектурой ориентированных на услуги систем.

• Свободное владение немецким языком в письме и устной речи.
• Опыт работы с инструментами автоматизации, такими как Ansible и Terraform.
• Умение создавать надежные масштабируемые конвейеры данных с использованием Apache Beam.
• Знание фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow или JAX.
• Опыт разработки или использования инструментов журналирования и мониторинга.
• Практические навыки отладки сложных систем, включая проблемы с сетью и производительностью.