Ведущий технический инженер по обработке данных

Что делает облачные слои уникальными

В Cloudbeds мы не просто создаем программное обеспечение, мы трансформируем сферу гостеприимства. Наша платформа обслуживает отели в 150 странах, ежегодно обрабатывая миллиарды бронирований. От бутик-отелей до крупных гостиничных групп — мы помогаем владельцам отелей трансформировать операции и повышать уровень своей коммерческой стратегии с помощью единой платформы, которая интегрируется с сотнями партнеров. И делаем это полностью удаленной командой. Представьте себе, что вы работаете вместе с мировыми новаторами над созданием решений на базе искусственного интеллекта, которые решают самые серьезные проблемы отельеров. С момента нашего основания в 2012 году нас постоянно признавали за выдающиеся достижения: совсем недавно мы получили высшие награды на церемонии вручения наград HotelTechAwards 2026 года за лучшее программное обеспечение для управления отелями и снова попали в рейтинг Deloitte Technology Fast 500, но мы только начинаем.

Наша команда по аналитике данных и BI:

Мы — небольшая, старшая, полностью удаленная команда, занимающаяся аналитикой всей компании на Snowflake, dbt, Matillion и Sigma. Мы работаем быстро и доставляем вещи, которые люди используют ежедневно. Чего нам не хватает, так это старшего технического специалиста, который мог бы принимать решения по фундаментальным вопросам — архитектуре, платформе, управлению, операциям машинного обучения — чтобы скорость росла, а не накапливала долги. Это такая роль, и она дает необычайную свободу решать, как должна работать платформа.

Как вы окажете влияние:

В качестве нашего ведущего технического инженера по данным и архитектора данных вы будете определять техническое направление, архитектурные стандарты и управление данными нашей основной платформы анализа данных. Это практическая руководящая роль: вы будете выступать в роли нашего архитектора данных, владея логическим и физическим моделированием данных, проектированием хранилища и многоуровневым курированием (промежуточный → промежуточный → торговый зал), одновременно выступая в качестве нашего технического руководителя по разработке данных.

Вы будете помогать постоянно модернизировать наш технологический стек, совершенствовать нашу дисциплину разработки программного обеспечения во всех наших конвейерах данных (DataOps/CI-CD), оптимизировать производительность вычислений и затраты, управлять рабочими процессами MLOps и укреплять стандарты качества и безопасности данных. Что особенно важно, вы будете реализовывать наши инициативы по обеспечению готовности к искусственному интеллекту — разрабатывать семантические уровни, структуры данных и шаблоны доступа, необходимые для обеспечения бесперебойности и надежности наших данных для агентов искусственного интеллекта и автоматизированных рабочих процессов. Вы будете техническим координатором талантливой команды инженеров-аналитиков, тесно сотрудничая с инженерами, инфраструктурой, наукой о данных / машинным обучением и заинтересованными сторонами, чтобы обеспечить надежность, масштабируемость и готовность нашей экосистемы данных к бизнесу.

Что вы приносите в команду:

•
Владение архитектурой данных и моделированием. Устанавливайте и развивайте нашу облачную архитектуру данных на Snowflake. Собственный дизайн моделей данных для продуктов данных и витрин, внедрение гибких многомерных моделей (звездообразные схемы, SCD, согласованные измерения) и документирование решений с помощью записей архитектурных решений (ADR).

•
Компетентность в области инженерии данных: Руководить комплексным проектированием и выполнением конвейеров данных, включая прием данных, интеграцию API, пользовательские соединители, процессы ELT/ETL и оркестровку конвейеров.

•
Интеграция DataOps и CI/CD: используйте существующие рабочие процессы Git, CI/CD и Jira, внедряя специализированную дисциплину обработки данных, например автоматическое тестирование dbt на запросах на извлечение, изоляцию среды, автоматическое управление учетными данными и стандарты развертывания данных.

•
Стратегия управления и наблюдаемости. Развивайте и совершенствуйте первоначальные основы нашей модели управления. Оценивайте, выбирайте и внедряйте масштабируемые решения для каталогов данных и наблюдения за данными для отслеживания происхождения данных, обеспечения их актуальности, контроля полноты и автоматизации оповещений о сбоях.

•
Эффективность платформы и контроль затрат. Постоянно настраивайте производительность запросов Snowflake, кластеризацию и размер хранилища для оптимизации времени выполнения и затрат на вычисления.

•
Техническое наставничество и гибкое лидерство. Повышайте техническую эффективность инженеров-аналитиков в рамках нашей структуры гибкого планирования посредством архитектурного руководства, анализа дизайна и конструктивных задач.

•
Модернизация стека и эволюция архитектуры. Постоянно оценивайте новые инструменты, платформы и шаблоны архитектуры для модернизации, оптимизации и повышения гибкости нашего стека данных.

Что настраивает вас на успех:

•
Старший практический опыт: подтвержденный послужной список в качестве старшего инженера по данным, архитектора данных или технического руководителя в облачных средах данных.

•
Готовность ИИ и агентов: подготовка структур данных, семантических моделей, хранилищ функций и уровней API/доступа для агентов ИИ, конвейеров машинного обучения и автоматизированных рабочих процессов LLM.

•
Владение Snowflake и dbt: глубокий практический опыт администрирования, настройки и моделирования в Snowflake, а также продвинутое владение dbt (макросы, инкрементные модели, пользовательские тесты, пакеты и собственное тестирование CI/CD на основе dbt).

•
Продвинутые навыки SQL и Python: экспертные аналитические навыки SQL (настройка плана выполнения запросов, оконные функции, CTE) и хорошее знание Python для конвейеров данных, сценариев и рабочих процессов MLOps.

•
Оркестрация и оценка инструментов: Практический опыт работы с механизмами приема и оркестрации (например, Matillion, Apache Airflow, Prefect, Dagster, Fivetran) с сильной способностью оценивать архитектурные компромиссы, производительность и затраты при выборе или миграции платформ.

•
Дисциплина DataOps и разработки программного обеспечения: опыт работы с активными конвейерами Git и CI/CD, а также опыт расширения этих систем за счет включения автоматического тестирования данных, проверки развертывания и безопасной ротации учетных данных.

•
Критическое мышление и декомпозиция проблем: склонность подвергать сомнению предположения, собирать полный бизнес-контекст, формировать гипотезы и тщательно оценивать результаты (особенно результаты AI/ML), прежде чем переходить к техническим решениям.

•
Прагматическое экспериментирование: страсть к созданию легких MVP и доказательств концепции (POC) для оценки новых технологий, проверки архитектурных гипотез и модернизации стека данных…

Источник: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/156345-tech-lead-data-engineer).