Engineering Manager - Data Platform (m/f/d)

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

Руководитель команды Data Platform Engineering в AutoScout24. Отвечает за развитие и эксплуатацию AWS-платформы данных на принципах Data Mesh, сочетая управление людьми с активным техническим участием и внедрением AI в рабочие процессы Data Engineering.

Задачи

• Строить команду, которая самостоятельно принимает технические решения и поставляет результат
• Развивать AWS-платформу данных: архитектура, надёжность, производительность, безопасность и стоимость
• Работать вместе с инженерами над сложными техническими задачами, включая hands-on реализацию
• Развивать self-service возможности для пайплайнов, поиска датасетов, управления доступом и мониторинга качества данных
• Укреплять реализацию Data Mesh: доменное владение, data contracts, контроль доступа и федеративное управление
• Улучшать качество данных, lineage и observability через автоматизацию и платформенные контроли
• Тесно взаимодействовать с Product, Analytics Engineering, Data Governance и бизнес-стейкхолдерами
• Интегрировать AI в инженерные инструменты и процессы Data Engineering и Analytics Engineering
• Встраивать AI-возможности в платформу данных для поиска и понимания датасетов, работы с данными на естественном языке и решения задач без технических знаний

Требования

• 5+ лет опыта на позиции Engineering Manager с сильным треком найма, коучинга и развития команд
• Сильный бэкграунд в software или data engineering с недавним hands-on опытом
• Обширный практический опыт с AI-инструментами разработки: Claude Code, Codex, Cursor или аналогичными
• Опыт интеграции AI в инженерные процессы по всему SDLC, желательно для Data Engineering или Analytics Engineering
• Опыт встраивания AI-функциональности во внутренние платформы или продукты, а не только standalone-чатботы
• Продуктовое мышление и умение работать с Product и стейкхолдерами
• Глубокий опыт AWS: S3, Glue, Athena, IAM, MWAA, Lake Formation
• Понимание архитектур data lake и lakehouse: хранение, обработка, метаданные, безопасность, производительность и стоимость
• Опыт эксплуатации крупномасштабных платформ данных и устранения продакшн-инцидентов
• Владение Python и SQL, практический опыт с infrastructure as code, CI/CD, тестированием и инженерными практиками
• Практический опыт с принципами Data Mesh, децентрализованным владением данными и федеративным управлением
• Опыт внедрения качества данных, data contracts, observability и контроля доступа в продакшн-платформах
• Сильные коммуникативные и лидерские навыки

Условия

• Более 50 национальностей в команде, инклюзивная среда
• Инструменты, обучение и поддержка для развития и работы в удобном формате

Навыки

• AWS
• S3
• Glue
• Athena
• IAM
• MWAA
• Lake Formation
• Python
• SQL
• Data Mesh
• Data Lake
• Lakehouse
• CI/CD
• Infrastructure as Code
• Claude Code
• Codex
• Cursor
• AI