Principal Staff Software Engineer, Data Infrastructure
Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.
Ведущая техническая роль в организации Data Infrastructure LinkedIn: оптимизация производительности и эффективности баз данных и крупномасштабных распределённых систем, с фокусом на реляционные СУБД и распространением подходов на offline-аналитические платформы.
Задачи
- Задавать техническое направление оптимизации производительности и эффективности баз данных в online- и offline-инфраструктуре данных LinkedIn
- Руководить улучшениями баз данных и offline-систем: планирование и выполнение запросов, индексирование, хранение, паттерны доступа приложений
- Диагностировать узкие места производительности на уровнях приложения, БД и хранения и улучшать latency, throughput, утилизацию ресурсов и стоимость инфраструктуры
- Распространять подходы оптимизации на offline-аналитические, nearline, streaming и batch-системы
- Формировать архитектуры, связывающие online-транзакционные и offline-аналитические системы, включая query federation и converged data platforms
- Оставаться hands-on: код-ревью, дизайн-ревью, расследования производительности, proof of concept
- Принимать архитектурные компромиссы между производительностью, консистентностью, доступностью, надёжностью, масштабируемостью и стоимостью
- Совместно с платформенными и прикладными командами переводить требования нагрузок в эффективные паттерны доступа к данным, включая AI-нагрузки
- Вести инициативы кросс-командно от постановки проблемы и дизайна до внедрения в продакшн и адопшена
- Менторить senior-инженеров и развивать практики проектирования БД, анализа производительности и оптимизации
Требования
- Степень BA/BS в Computer Science или смежной технической области либо эквивалентный практический опыт
- 10+ лет опыта в software engineering, системах БД, распределённых системах или смежной инфраструктуре
- 5+ лет в роли архитектора, техлида или senior technical leadership с ведением архитектуры и технического направления в сложных системах или нескольких командах
- Опыт проектирования, построения или оптимизации продакшн-систем БД, включая реляционные БД, выполнение запросов, индексирование или компоненты хранения
- Опыт диагностики и улучшения производительности БД или распределённых систем через изменения выполнения запросов, хранения или паттернов доступа
- Hands-on опыт программирования и ведения технически сложных инициатив через границы команд и организаций
- Желательно: магистратура или PhD в Computer Science и опыт уровня Principal Staff
- Желательно: глубокое знание внутренностей БД — оптимизаторы запросов, execution engines, индексирование, storage engines, компромиссы консистентности и доступности
- Желательно: опыт с online-транзакционными и offline-аналитическими системами, query federation, HTAP, реляционными интерфейсами над data lake
- Желательно: опыт измеримых улучшений производительности, утилизации железа или стоимости инфраструктуры на крупных продакшн-платформах данных
- Желательно: опыт построения или оптимизации MySQL, PostgreSQL, TiDB или аналогичных систем
- Желательно: опыт с внутренностями или оптимизацией Spark, Flink или аналогичных платформ
- Желательно: понимание влияния AI-нагрузок на производительность и хранение, включая vector embeddings, text search и inference-операции
Условия
- Гибридный формат: работа из дома и из офиса LinkedIn в отдельные дни
- Диапазон оплаты $231,000–$378,000 в год
- Годовой performance bonus, акции, бенefits и другие incentive-программы
- Equal opportunity employer с инклюзивной средой и reasonable accommodations
Навыки
- Database Systems
- Database Performance Optimization
- Distributed Systems
- Query Planning
- Query Execution
- Indexing
- Storage Engines
- MySQL
- PostgreSQL
- TiDB
- Spark
- Flink
- HTAP
- Query Federation
- Vector Embeddings
- Text Search