Software Engineer, Data and AI Platform

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер в команду Data User Experience Engineering платформы данных DoorDash. Отвечает за полный путь от вопроса пользователя до готового ответа: BI-отчётность, семантический слой, агентная аналитика и AI-функции поверх данных.

Задачи

• Разрабатывать агентные аналитические функции для тысяч пользователей, где точность данных критична
• Строить платформу данных: авторинг, рантайм дашбордов, drill-down и cross-filter, планирование и алертинг, сертификация контента и права доступа, embedding для внешних пользователей
• Стримить большие наборы результатов в браузер и рендерить десятки взаимозависимых тайлов
• Разрабатывать AI-опыт внутри платформы: агент-ассистированный авторинг запросов, генерация графиков и виджетов с тем же уровнем governance
• Развивать семантический слой: моделирование метрик и измерений, governance определений, lineage, экспонирование метаданных для моделей
• Отвечать за путь запросов и адаптивное кеширование: планирование и федерация между движками, корректность инвалидации, безопасное исполнение под агентным трафиком
• Разрабатывать AI-сервисы и воркфлоу, включая self-serve инструменты для создания, оценки и улучшения AI-ассистентов
• Строить и эксплуатировать платформы data discovery и метаданных

Требования

• B.S., M.S. или PhD в Computer Science или эквивалент
• 3+ года промышленного опыта в разработке ПО
• Сильные backend-фундаменты, особенно Go и Python, способность владеть сервисом в продакшене
• Опыт вывода LLM-функций к реальным пользователям, hands-on с retrieval и grounding, опыт построения или существенного расширения eval-системы
• Опыт построения значимых частей продуктов платформы данных: семантические слои, data discovery, отчётные приложения, системы кеширования и data-приложения
• Знакомство с облачной средой (AWS) и Kubernetes в продакшене
• Опыт с MCP, агентными фреймворками или tool-calling архитектурами в продакшене
• Опыт с традиционным и современным отчётным/аналитическим инструментарием, data governance, контролем и мультитенантными платформами данных
• Оптимизация промптов и контекста в масштабе: кеширование, бюджетирование токенов, тюнинг стоимости и латентности
• Full stack опыт — плюс

Условия

• Базовая зарплата в диапазоне $130,600—$192,000 USD в год (уровень I4), диапазоны зависят от рынка и локации
• Возможность получения equity-грантов
• Комплексный пакет бенефитов: 401(k) с матчингом работодателя, 16 недель оплачиваемого родительского отпуска, wellness-бенефиты, компенсация транспортных расходов, оплачиваемый отпуск и больничные
• Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, 11 оплачиваемых праздников, страхование по инвалидности и жизни, помощь в вопросах семьи, программа ментального здоровья
• Для salaried-ролей: гибкий оплачиваемый отпуск плюс 80 часов оплачиваемого больничного в год

Навыки

• Go
• Python
• LLM
• RAG
• retrieval
• grounding
• eval systems
• semantic layer
• data discovery
• caching
• AWS
• Kubernetes
• MCP
• agent frameworks
• tool-calling
• Snowflake
• Spark
• ClickHouse
• data governance
• prompt optimization
• token budgeting
• full stack