Software Engineer, Energy Management

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

Инженер в команду Facility Controls, которая строит системы управления дата-центрами Fluidstack: управление нагрузкой в реальном времени, интеграция MEP, автоматизированный ввод в эксплуатацию и автономное развёртывание.

Задачи

• Разрабатывать и сопровождать серверную часть контракта управления энергией: протокольный слой, gateway-сервис и API, к которому обращаются сторонние контроллеры установок
• Проектировать и развивать слой обмена сообщениями и состояний: вычисление целевой нагрузки объекта по телеметрии и публикация раз в секунду с прогнозом
• Отвечать за контракты данных и инженерные стандарты, на которые опираются другие команды, не допуская их дрейфа при масштабировании на новые площадки и контрагентов
• Строить путь исполнения ограничений: ответ на входящий запрос о том, что объект реально может обеспечить и к какому сроку, в пределах дедлайнов в секундах
• Обеспечивать наблюдаемость, доказывающую соответствие в продакшене: задержка по этапам, устаревание данных, здоровье watchdog-ов
• Проектировать границы: интерфейсы, модули и домены отказа, чтобы падение зависимости деградировало сервис, а не выводило его из строя
• Работать по всей цепочке сигнала от устройства до базы данных, обеспечивая корректность данных по дизайну

Требования

• Опыт работы с высоконагруженными системами обмена сообщениями (NATS, Kafka или аналоги) в реальном масштабе и понимание их режимов отказа
• Опыт проектирования моделей временных рядов в ClickHouse, TimescaleDB или аналогичной системе с пониманием компромиссов между пропускной способностью записи, производительностью запросов и эволюцией схемы
• Опыт инструментирования продакшен-сервисов средствами наблюдаемости (Prometheus, Grafana или аналоги) и отношение к метрикам и алертингу как к части поставки
• Опыт создания и сопровождения продакшен-сервисов, от которых зависят другие команды
• Умение проектировать до реализации: называть используемые паттерны и причины выбора, объяснять отвергнутые альтернативы и приводить примеры осознанного рефакторинга
• Опыт работы по всей цепочке сигнала от устройства до базы данных и отношение к целостности данных как к обязательному требованию
• Готовность быстро и без драмы реагировать на сбои пайплайнов в продакшене

Условия

• Полная автономия и ответственность end-to-end, возможность выходить за рамки своей роли без разрешения
• Высокая интенсивность и скорость работы на переднем крае AI-инфраструктуры
• Культура первых принципов: оспаривание любых допущений, лучшая идея побеждает
• Приверженность прозрачности и справедливости оплаты
• Равные возможности при трудоустройстве

Навыки

• Go
• NATS
• Redis
• Kafka
• ClickHouse
• TimescaleDB
• Prometheus
• Grafana
• Kubernetes
• ArgoCD
• DNP3
• Modbus TCP
• OPC UA
• SCADA
• EMS