qlub
Data Engineering Lead
Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.
Руководитель data-инженерии (player-coach) в финтех-компании qlub: отвечает за data-платформу на GCP и ведёт команду инженеров, которые её строят. Платформа питает внутреннюю отчётность, аналитику для мерчантов и AI-инструменты.
Задачи
- Руководить повседневной работой команды: планировать и приоритизировать задачи, проводить 1:1, устранять блокеры
- Задавать инженерные стандарты: code review, тестирование, соглашения об именовании, data contracts, документация, on-call
- Менторить инженеров через парное программирование, дизайн-ревью и своевременную обратную связь
- Принимать и документировать архитектурные решения по ingestion, трансформации, serving и оркестрации
- Балансировать новую функциональность с надёжностью, масштабируемостью и техдолгом, держать roadmap платформы реалистичным
- Управлять окружением GCP вокруг хранилища: Cloud Storage, Cloud Run, IAM и интеграции с внешними облачными источниками
- Отвечать за ingestion из транзакционных БД, SaaS-платформ, событий приложений и сторонних API, включая CDC, backfill, эволюцию схем и late-arriving data
- Вести dbt-проект целиком: слои staging, intermediate и mart, инкрементальные модели, тесты, документация и конвенции моделирования
- Оптимизировать BigQuery по производительности и стоимости через партиционирование, кластеризацию и тюнинг запросов с контролем бюджета
- Проектировать низколатентный аналитический serving в ClickHouse или аналогичном OLAP-хранилище: дизайн таблиц, ключи сортировки, materialized views, стратегия агрегации
- Эксплуатировать production-нагрузки Airflow: планирование, управление зависимостями, ретраи и алертинг
- Выстраивать проверки свежести, полноты и качества данных и устранять причины проблем, а не симптомы
- Руководить incident response и post-incident reviews, превращать выводы в устойчивые улучшения
- Строить CI/CD и автотесты для data-кода для безопасного вывода изменений в production
- Работать с product, analytics, finance и operations: превращать бизнес-потребности в приоритизированный план поставки и оспаривать запросы с неясной ценностью
- Совместно с security и compliance заниматься контролем доступа, обработкой PII и data governance
- Находить практические применения LLM и AI-агентов в data discovery, мониторинге качества и troubleshooting и выводить проверенные в production
Требования
- 6+ лет в data- или backend-инженерии, преимущественно на production-системах
- Минимум 1 год руководства или менторства data-инженеров в роли tech lead, team lead или senior-инженера с явным техническим ownership
- Опыт владения data-платформой или значительной её частью: архитектура, надёжность и стоимость
- Сильный Python и большой опыт построения и отладки production-пайплайнов и сервисов
- Продвинутый SQL: оконные функции, сложные трансформации, анализ производительности запросов
- 2+ года production-опыта с dbt: инкрементальные модели, макросы, тесты и документация
- Практический опыт эксплуатации Apache Airflow в production: backfill, мониторинг, troubleshooting
- Production-опыт с BigQuery: моделирование данных, партиционирование, кластеризация, оптимизация запросов и стоимости
- Рабочее знание GCP: Cloud Storage, IAM и облачная data-инфраструктура
- Твёрдое знание PostgreSQL: индексы, производительность запросов, инкрементальная выгрузка
- Опыт с Apache Flink или аналогичным stream/distributed-фреймворком
- Уверенность в Linux: Bash, cron, Docker на VM, анализ логов, SSH и базовые сети
- Сильные инженерные практики: Git, CI/CD, автотесты и code review
Условия
- Реальная ответственность за продукты, которыми пользуются миллионы гостей и тысячи ресторанов по всему миру
- Решение сложных задач в payments, hospitality и customer experience
- Быстро движущаяся среда, где хорошие идеи быстро становятся реальностью
- Тесная работа с опытными операторами, билдерами и экспертами отрасли
- Возможность оставить заметный след в одной из самых быстрорастущих ресторанных tech-компаний мира
- Базирование в Дубае, Индии или Шри-Ланке, remote или hybrid, с регулярным пересечением по Gulf Standard Time (UTC+4)
Навыки
- GCP
- BigQuery
- dbt
- Airflow
- ClickHouse
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- Apache Flink
- Cloud Storage
- Cloud Run
- IAM
- Linux
- Bash
- cron
- Docker
- Git
- CI/CD
- CDC
- Kafka
- Debezium
- Datastream
- Airbyte
- Fivetran
- Kubernetes
- Terraform
- Tableau
- Power BI
- LLM APIs
- RAG
- Soda
- Great Expectations
- Monte Carlo
- AWS
- EC2
- S3
- RDS
- PCI DSS