Senior Software Engineer, Database Engineer

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

Senior-инженер в команду Data Platform: отвечает за реляционные базы данных TRM на петобайтном масштабе — от производительности запросов и стоимости до доступности. Работа удалённая, с пересечением по рабочим часам США и Канады.

Задачи

• Обеспечивать скорость и доступность клиентских API на уровне five-nines: тюнинг запросов, проектирование индексов и оптимизация схем на Postgres/Citus петобайтного масштаба
• Снижать затраты на хранение и вычисления с помощью AI-ассистированного анализа (pganalyze + Claude), выявлять возможности сжатия и улучшения модели данных и доводить изменения до продакшена
• Убирать рутину команды, строя агентную автоматизацию рутинных операций с БД: self-serve provisioning pgbouncer, масштабирование дисков, blue-green деплой
• Обеспечивать целостность данных и низкую задержку через агентную валидацию изменений БД до продакшена
• Поддерживать поток данных в реальном времени: управлять CDC-пайплайнами (PeerDB, Fivetran, Debezium) и отлаживать сбои репликации с помощью AI-инструментов
• Развивать платформу следующего поколения: миграция нагрузок с инфраструктуры первого поколения и прототипирование новых хранилищ данных
• Повышать эффективность команды, превращая рабочие процессы в AI-native runbooks и внутренние инструменты

Требования

• 5–8 лет создания и эксплуатации production PostgreSQL (Citus, Aurora, AlloyDB или эквивалентный распределённый Postgres)
• Глубокие навыки оптимизации SQL: Explain Plans, CTE, оконные функции, партиционирование, проектирование индексов, поведение планировщика в распределённых средах
• Практический опыт с CDC-инструментами (PeerDB, Fivetran, Debezium, Datastream, Airbyte)
• Свободное владение профилированием БД (pganalyze или аналог) для интерпретации метрик и логов, включая использование LLM для суммаризации результатов
• Опыт production-автоматизации на Python или Go, включая агентную автоматизацию рутинных задач с БД; разработка расширений Postgres — плюс
• Ежедневное использование AI-инструментов для кодинга (Claude, Copilot) для ускорения разработки и повышения качества результата
• Подтверждённый опыт использования AI-ассистированного анализа для измеримых улучшений стоимости или производительности production-баз данных

Условия

• Удалённая работа, async-first, распределённая команда с пересечением по рабочим часам США и Канады
• Базовая зарплата $200,000–$220,000 (только для США), возможное участие в equity-плане
• On-call ротация примерно раз в 15 дней (смена — 24-часовое окно в течение 2 дней)
• Культура written-first: технические спецификации и decision-документы до кода
• Минимум встреч: цель — не более 3–4 часов встреч в неделю на инженера
• Процесс интервью: recruiter intro, hiring manager, 1–2 технических интервью, финальный раунд 3–5 интервью, проверка рекомендаций

Навыки

• PostgreSQL
• Citus
• Aurora
• AlloyDB
• SQL
• Explain Plans
• CTE
• оконные функции
• партиционирование
• проектирование индексов
• PeerDB
• Fivetran
• Debezium
• Datastream
• Airbyte
• pganalyze
• Python
• Go
• pgbouncer
• CDC
• Claude
• Copilot
• AI-инструменты