Software Development Engineer II , Amazon Fulfillment Technologies - Inbound

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

Инженер по разработке данных в команде Amazon Fulfillment Technologies Inbound. Отвечает за крупномасштабную инфраструктуру данных, которая обеспечивает принятие решений и работу ML-систем в цепочке поставок.

Задачи

• Самостоятельно проектировать, строить и эксплуатировать масштабируемые и надёжные пайплайны данных (batch и streaming) для приёма, преобразования и выдачи больших объёмов данных цепочки поставок
• Отвечать за моделирование данных, хранилище данных и проектирование курируемых датасетов для аналитики, отчётности и ML
• Строить и поддерживать пайплайны feature engineering и feature stores для ML-моделей
• Проводить design reviews и принимать технические компромиссы по производительности, стоимости, масштабируемости и операционной сложности
• Отвечать за качество данных, lineage и observability, системно улучшать надёжность
• Совместно с Applied и Research Scientists выводить ML-процессы в продакшен: доставка фичей, подготовка обучающих данных, пайплайны скоринга моделей
• Поставлять качественный, хорошо протестированный продакшен-код и развивать инженерные практики (code review, CI/CD, мониторинг)
• Диагностировать и решать сложные продакшен- и data-инциденты, участвовать в on-call и снижать операционную нагрузку автоматизацией
• Менторить SDE I и начинающих инженеров, влиять на технический роадмап data-платформы команды

Требования

• 3+ года опыта построения сложных программных систем
• Степень бакалавра в Computer Science, Engineering, Mathematics или смежной области
• Сильное владение Python и опыт работы с SQL на больших масштабах
• Опыт построения и эксплуатации batch- и streaming-пайплайнов данных в продакшене
• Опыт с big data технологиями (Spark, Hive, Presto или аналогичные распределённые фреймворки)
• Опыт построения моделей данных и ETL/ELT-пайплайнов для аналитики и ML (feature engineering, preprocessing, управление обучающими данными)
• Опыт совместной работы с science/ML-командами по выводу моделей из прототипа в продакшен
• Опыт практик качества, валидации и observability данных для продакшен-датасетов
• Опыт использования AI-ассистентов для кодинга или агентных инструментов разработки (Amazon Q Developer, Copilot, Kiro или аналоги)
• Крепкие основы software engineering (тестирование, CI/CD, code review, продакшен-эксплуатация)

Условия

• Диапазон базовой зарплаты: 143 700 – 194 400 USD в год
• Пакет включает sign-on выплаты и RSU
• Комплексные бенефиты: медицинская страховка (medical, dental, vision, рецепты, Basic Life & AD&D, опция Supplemental life), EAP, поддержка психического здоровья, Medical Advice Line, Flexible Spending Accounts, компенсация adoption и surrogacy
• 401(k) matching
• Оплачиваемый отпуск и parental leave

Навыки

• Python
• SQL
• Spark
• Hive
• Presto
• ETL
• ELT
• Feature engineering
• Feature store
• MLOps
• SageMaker Pipelines
• Step Functions
• MLflow
• Kafka
• Kinesis
• Flink
• Airflow
• AWS Glue
• CDK
• CloudFormation
• Terraform
• CI/CD
• LLM APIs
• Prompt engineering