Senior Staff Software Engineer, Data

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

Инженер данных в стартап Lumilens, создающий фотонную инфраструктуру для AI-суперкомпьютеров. Задача — строить пайплайны и дашборды, превращающие сырые производственные и тестовые данные в надёжный сигнал для инженеров и руководства.

Задачи

• Проектировать и строить пайплайны и инфраструктуру данных, превращающие производственные и тестовые данные (yield, SPC, отказы, надёжность) в надёжный сигнал для инженерных и управленческих решений
• Разрабатывать и поддерживать дашборды и визуализации для руководства, внутренних инженерных команд и внешних заказчиков
• Работать напрямую с инженерами по оптике, производству и качеству/надёжности, переводя нечёткие требования предметной области в надёжные модели данных и инструменты
• Строить и поддерживать автоматические проверки качества данных и пайплайны валидации, включая проверки, гейтящие критичные процессы (например, готовность к отгрузке)
• Выявлять и закрывать пробелы в данных (пропущенные, неточные, несогласованные) совместно с экспертами предметной области и другими data/ML-инженерами
• Улучшать надёжность пайплайнов, время обработки и стоимость по всем продуктовым линиям
• Применять сильные практики software engineering (контроль версий, тестирование, code review, CI/CD) к системам данных, а не только к аналитическим скриптам
• Участвовать в формировании технического направления организации данных при масштабировании на площадки в Таиланде, Бангалоре, Сингапуре и США, менторить других инженеров

Требования

• 5+ лет профессионального опыта в software engineering, значительная часть — построение и владение системами данных (data engineering, analytics engineering или backend-системы с большими операционными данными)
• Сильные навыки SQL и опыт проектирования, построения и поддержки пайплайнов данных
• Практический опыт создания дашбордов и визуализаций с BI- или аналитическим фреймворком (Superset, Looker, Tableau или аналоги); прямой опыт с Apache Superset — большой плюс
• Владение Python-стеком для данных, включая pandas и numpy, и библиотеками визуализации (matplotlib, seaborn, altair или аналоги)
• Опыт работы с облачной инфраструктурой данных, предпочтительно AWS
• Опыт прямого партнёрства с не-data экспертами предметной области для превращения нечётких требований в конкретные надёжные решения по данным
• Готовность владеть системой end-to-end, от модели данных до дашборда, в быстро меняющемся стартапе

Условия

• Конкурентная зарплата в зависимости от опыта
• Комплексный соцпакет, включая медицинскую страховку
• Возможности профессионального развития и поддержка сертификаций
• Доступ к передовым технологиям и облачным платформам
• Совместная работа в кросс-функциональных командах
• Работа с командой со штаб-квартирой в Кремниевой долине

Навыки

• SQL
• Python
• pandas
• numpy
• matplotlib
• seaborn
• altair
• Apache Superset
• Looker
• Tableau
• AWS
• CI/CD
• data pipelines
• data modeling
• dashboards