Senior Data Platform Engineer

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

Первый in-house Senior Data Platform Engineer в RIVO: спроектировать и построить современную data-платформу для аналитики, ML и near real-time обработки данных, заменив legacy-хранилище. Роль сочетает стратегическое архитектурное проектирование и hands-on разработку.

Задачи

• Проектировать и внедрять современную архитектуру enterprise data warehouse, lakehouse или гибридной data-платформы
• Разрабатывать target-state архитектуру для аналитики, отчётности и data science
• Закладывать фундамент для масштабируемости, низкой задержки и real-time доступности данных
• Модернизировать legacy ETL-процессы хранилища
• Определять слои ingestion, transformation, storage и consumption
• Проектировать и внедрять CDC-based ingestion и стратегии инкрементальной обработки данных
• Строить low-latency ETL/ELT пайплайны с near real-time доступностью данных
• Проектировать масштабируемые semantic layers и модели потребления данных
• Выстраивать фреймворки качества данных, тестирования, мониторинга и observability
• Проектировать масштабируемое хранилище для real-time enterprise-отчётности и аналитики
• Разрабатывать структуры данных, балансирующие потребности BI, аналитики и data science
• Внедрять стратегии хранения исторических данных и governance
• Обеспечивать доверенное self-service потребление данных в организации
• Работать с Engineering, Product, Analytics и Data Science командами над требованиями и приоритетами
• Транслировать бизнес-потребности в масштабируемые решения data-платформы
• Обеспечивать техническое лидерство через коллаборацию и менторство
• Выступать доверенным советником по data-архитектуре, governance и стратегии платформы

Требования

• 8+ лет в Data Warehousing или Data Platform Engineering, включая enterprise-scale data warehouses, lakehouses, аналитические платформы, dimensional modeling (Star Schema, Snowflake Schema, Fact Tables и Dimension Tables)
• Опыт поддержки аналитических и data science нагрузок, включая low-latency и near real-time среды и ML-пайплайны
• Опыт проектирования и внедрения современного Data Warehouse или Data Lake, а также data governance и классификации данных
• Опыт проектирования и внедрения решений на Microsoft Fabric, Databricks, Snowflake, Azure Data Lake Storage или аналогичных современных cloud data технологиях
• Опыт построения ETL/ELT пайплайнов, CDC и стратегий инкрементальной обработки
• Enterprise-scale SQL и Python решения, оптимизация запросов, performance tuning, партиционирование, индексация, data reconciliation и recovery-процессы

Условия

• Полностью on-site роль, гибрид/удалёнка недоступны
• Спонсорство рабочей визы не предоставляется
• Компенсация $160,000.00–$220,000.00 в год
• До $5,000 в год на childcare reimbursement и покрытие лечения фертильности
• Бесплатные еженедельные групповые тренировки
• Регулярные happy hours и company-wide мероприятия
• Билеты на Padres через сезонные розыгрыши
• Бесплатный кофе, энергетики и снеки
• Оплачиваемая парковка или MTS pass
• Бонус за идеальную посещаемость
• Оплачиваемые праздники и PTO
• Медицинская, стоматологическая и vision страховка с долей компании 70/30
• 401(k) с employer matching

Навыки

• Data Warehousing
• Data Lake
• Lakehouse
• Dimensional Modeling
• Star Schema
• Snowflake Schema
• ETL
• ELT
• CDC
• SQL
• Python
• Microsoft Fabric
• Databricks
• Snowflake
• Azure Data Lake Storage
• Data Governance
• Data Quality
• Observability
• Query Optimization
• Performance Tuning
• Partitioning
• Indexing
• ML Pipelines
• Real-time Data Processing