Team Lead Data Engineering & Development
Описание
Компания, которая занимается разработкой и поддержкой высоконагруженных проектов для крупных компаний, в том числе с мировой известностью, основная часть которых представляет собой разработку развлекательных онлайн-сервисов, находится в поиске Team Lead Data Engineering & Development. Стек: Core & Highload: ClickHouse, Apache Kafka, MongoDB, Liquibase, Python; Инфраструктура: Docker, Kubernetes, GitLab CI, Apache Airflow, Redis, KeyDB, MinIO, FastAPI; Data Governance & Observability: OpenMetadata (OMD), Prometheus, OpenTelemetry. Команда: 3 Python-разработчика, 2 дата-инженера, 2 QA. Чем предстоит заниматься: Развитие платформы и сервисов: отвечать за архитектуру DWH, потоковую обработку данных, миграции схем и надежность сервисов при работе с большими объемами данных; Стандарты и качество: внедрять практики CI/CD, Code Review, автотестирования и observability, контролировать выполнение SLA/SLO по свежести и доступности данных под высокой нагрузкой; Управление командой: руководить кросс-функциональной командой (дата-инженеры, бэкенд-разработчики, QA), проводить 1-on-1, Performance Review, отвечать за найм и развитие команды; Процессы и обмен знаниями: распределять контекст по системам и устранять «узкие места» в экспертизе; Планирование и результат: вести квартальное планирование, оценивать сроки, управлять приоритетами и рисками, регулярно делиться статусом с бизнесом; Работа с инцидентами: проводить Post-Mortem анализ сбоев, находить их причины и внедрять системные решения для обеспечения 24/7 отказоустойчивости; Кросс-командное взаимодействие: защищать архитектурные решения и плотно работать с продуктовыми аналитиками, BI и Backend-командами. Какие навыки нужны: Опыт в Data Engineering: от 5 лет релевантного опыта в построении DWH, пайплайнов данных и инфраструктуры аналитики; Управленческий опыт: от 2 лет в роли Team Lead / Tech Lead команды дата-инженеров или кросс-функциональной команды (DE, Backend, QA); Highload & Big Data: практический опыт проектирования, оптимизации и эксплуатации распределенных высоконагруженных систем на больших объемах данных; Практика ClickHouse & Kafka: глубокий опыт работы с ClickHouse под высокой нагрузкой (партиционирование, шардинг, репликация, оптимизация тяжелых запросов) и построения потоковой обработки событий в Kafka; Архитектура и Data Lake: опыт проектирования архитектуры аналитических решений и построения хранилищ данных / Data Lake; Большие данные: опыт имплементации Big Data инструментов и разработки на Python; Управление знаниями: навыки разработки и внедрения систем управления базой знаний о данных (Data Governance, каталоги данных); Soft skills: навыки переговоров с бизнесом, умение аргументировать архитектурный выбор и выстраивать предсказуемый процесс разработки в команде. Будет плюсом: Понимание архитектуры и принципов построения AI-агентов (LLM, RAG, Text-to-SQL, интеграция AI-инструментов в Data-платформу); Опыт запуска ML-сервисов в продакшене под высокой нагрузкой (ранжирование, рекомендательные системы). Soft skills: Ориентированность на результат; Умение работать с заказчиками; Навыки переговоров и аргументации. Что компания может предложить: Профессиональное развитие: работа над высоконагруженной Data-платформой, возможность влиять на архитектуру, развитие команды и процессов; Социальные гарантии: официальное оформление, оплачиваемый отпуск и больничные; Комфортные условия: удаленка / гибрид / офис на выбор, современные инструменты и технологии, дружная команда профессионалов.