Создание платформы данных для комплаенса токенизированных активов
Bluprynt — это Compliance OS для цифровых активов — инфраструктурный уровень корпоративного уровня, связывающий офчейн-комплаенс с идентификацией, политиками и надзорной видимостью ончейна. Bluprynt, которому доверяют лидеры TradFi и DeFi и который разработан в тесном соответствии с центральными банками и регуляторами по всему миру, помогает эмитентам, банкам и участникам рынка соответствовать нормативным ожиданиям, не жертвуя скоростью и модульностью ончейн-систем.
Компания завершила первый пилотный проект MiCA в ЕС, запустила Know Your Issuer (KYI) с Paxos и Circle, стала партнером Chainlink по автоматическому обеспечению соответствия требованиям в ончейне и привлекла более $4.25 млн на посевной стадии в 2026 году от инвесторов, включая Coinbase и Robinhood.
Мы ищем инженера по системам данных (Data Systems Engineer), который будет отвечать за техническую архитектуру и разработку нашей платформы данных. Это практическая роль. Вы будете ежедневно писать код, проектировать системы и выпускать продукт, преобразуя сложные нормативные и продуктовые требования в чистые, масштабируемые инженерные решения. Требуются сильные навыки владения английским языком и возможность работать в основные часы EST.
Уровень требований
Обязательно: Техническая основа
- Python (основной) и TypeScript / Node.js Исключительные навыки разработки на Python для систем с интенсивной обработкой данных; Node.js/TypeScript для серверных сервисов, асинхронных паттернов и проектирования API в масштабе.
- Проектирование схем PostgreSQL Реляционное моделирование данных комплаенса для мультиарендных систем, стратегия индексирования, рабочие процессы миграции.
- Архитектура интеграции API Проектирование конвейеров на основе опроса, веб-хуков и событийной модели для нескольких внешних поставщиков (например: RWA.xyz, TRM Labs, CipherOwl, Chainlink, GLEIF).
- Сбор данных из нескольких источников и архитектура конвейеров Проектирование и создание ETL/ELT архитектур, которые собирают данные из множества гетерогенных источников (API, базы данных, документы, ончейн-потоки), обрабатывают как структурированные, так и неструктурированные данные, а также выполняют настраиваемую логику вычислений с планированием, повторными попытками и наблюдаемостью.
- Проектирование схем для структурированных словарей Версионированные таксономии, контролируемые словари или системы, подобные онтологиям, с разрешением перекрестных ссылок.
Обязательно: Blockchain & Web3
- Взаимодействие со смарт-контрактами Чтение и запись в ончейн-реестры, понимание механики газа, жизненного цикла транзакций и паттернов развертывания в мультичейнах.
- Проектирование ончейн-реестров Выдача/отзыв учетных данных, закрепление хэша аттестации, хранение метаданных в IPFS.
Обязательно: Лидерство
- Управление внешними или встроенными инженерными командами Влияние без прямого полномочия, установка ожиданий, культура обзора кода, передача знаний.
- Трансляция продукта в инженерию и владение технической дорожной картой Исключительная способность декомпозировать неоднозначные продуктовые требования в точные, поэтапные инженерные спецификации; согласование объемов работ, картирование зависимостей и выпуск инкрементов с ясностью.
- Скорость стартапа Комфорт с неопределенностью, склонность к выпуску V1 с известными ограничениями, итеративная разработка в продакшене.
Обязательно: AI Literacy & Automation
- Оркестрация AI-агентов и автоматизация рабочих процессов Активное использование LLM, AI-агентов и фреймворков оркестрации (например, LangChain, LangGraph, CrewAI или аналогичных) для более быстрой разработки с равным или лучшим качеством; необходимо уметь проектировать и развертывать многоагентные рабочие процессы как основную часть процесса разработки.
- AI-ассистированное тестирование и автоматизация качества Использование AI-инструментов для автоматизации генерации тестов, конвейеров валидации и проверок качества данных; комфортное использование AI для ускорения циклов разработки без ущерба для надежности.
Желательно
- Опыт работы в сфере регулирования или комплаенс-технологий (KYC/AML, регуляторная отчетность, системы выдачи/подтверждения квалификации).
- Интеграция LLM для извлечения структурированных данных, предложения таксономий, классификации с оценкой уверенности и RAG или retrieval-augmented систем для баз знаний предметной области.
- Опыт работы с мультичейнами за пределами EVM (Solana, Aptos, Stellar, Avalanche).
- RAG или retrieval-augmented системы для баз знаний предметной области.
- Опыт работы с платформами институционального хранения (Fireblocks, BitGo) или архитектурами MPC/multi-sig.
- Инфраструктура AWS (ECS/EKS, RDS, Lambda, SQS) и Infrastructure-as-Code.
