Senior Data Engineer, Internal Data Platform & Analytics

Местоположение: Бангалор, Индия

О Glean

Glean — это платформа Work AI, которая помогает каждому работать умнее с помощью ИИ. То, что начиналось как самый продвинутый в отрасли корпоративный поиск, превратилось в полномасштабную экосистему Work AI, обеспечивающую интеллектуальный поиск, AI-ассистента и масштабируемых AI-агентов на одной безопасной, открытой платформе. Имея более 100 коннекторов к корпоративным SaaS-решениям, гибкий выбор LLM и надежные API, Glean предоставляет организациям инфраструктуру для управления, масштабирования и настройки ИИ во всем бизнесе — без привязки к поставщику или дорогостоящих циклов внедрения.

По сути, Glean переопределяет, как предприятия находят, используют и действуют на основе знаний. Его Enterprise Graph и Personal Knowledge Graph отображают взаимосвязи между людьми, контентом и активностью, предоставляя глубоко персонализированные, контекстно-зависимые ответы для каждого сотрудника. Эта основа обеспечивает агентурные возможности Glean — AI-агентов, которые автоматизируют реальную работу команд, получая доступ к самому широкому спектру данных в отрасли: корпоративных и мировых, структурированных и неструктурированных, исторических и в реальном времени. Результат: измеримое бизнес-влияние за счет более быстрого онбординга, получения часов производительности каждую неделю и принятия более умных, безопасных решений на каждом уровне.

Признанная Fast Company одной из самых инновационных компаний мира (топ-10, 2025), CNBC’s Disruptor 50, Bloomberg’s AI Startups to Watch (2026), Forbes AI 50 и Gartner’s Tech Innovators in Agentic AI, Glean продолжает ускорять свое глобальное влияние. Имея клиентов в более чем 50 отраслях и более 1000 сотрудников в более чем 25 странах, мы помогаем крупнейшим организациям мира сделать каждого сотрудника ИИ-грамотным и превращаем сверхинтеллектуальное предприятие из концепции в реальность.

Если вы хотите изменить то, как работает мир, вы поможете создавать системы, ежедневно используемые в Microsoft Teams, Zoom, ServiceNow, Zendesk, GitHub и многих других. Вы будете глубоко интегрированы в то, где люди выполняют свою работу. Вы будете внедрять агентурные возможности на открытом, расширяемом стеке, с мастерством и заботой, необходимыми для корпоративного доверия, поскольку мы предоставляем Work AI каждому сотруднику каждой компании.

О роли

Мы ищем инженера-разработчика данных, который поможет создавать и эксплуатировать внутреннюю платформу данных Glean. Это роль, ориентированная на внутреннюю платформу данных, фокусирующаяся на инжиниринге аналитики для внутренних команд Glean, а не на реализации, ориентированной на клиента. Роль будет сосредоточена на надежной, управляемой, экономически эффективной инфраструктуре данных и аналитических основах, используемых внутренними командами по всей компании. Вы будете работать над приемом данных, их преобразованием, моделированием, качеством, управлением доступом и надежностью платформы. Эта роль предполагает активное участие и хорошо подходит для инженера, который любит превращать неоднозначные задачи, связанные с данными, в долговечные системы и четкие операционные стандарты. Это роль, требующая личного присутствия в офисе в Бангалоре, Индия, с ожидаемым регулярным посещением офиса.

Ваши задачи

• Создавать и поддерживать надежные пакетные конвейеры приема данных и конвейеры на основе API.
• Улучшать качество данных с помощью тестирования, проверок непрерывной интеграции (CI), метаданных владения и четких границ слоев.
• Эксплуатировать и улучшать инфраструктуру данных BigQuery с акцентом на производительность и экономическую эффективность.
• Реализовывать элементы управления доступом к данным, рабочие процессы управления и безопасные модели самообслуживания.
• Улучшать наблюдаемость конвейеров, классификацию сбоев, триаж инцидентов и процессы восстановления.
• Сотрудничать с командами Data Science, Business Intelligence, Finance, Sales Operations, Marketing, Security, Reliability Engineering и другими внутренними командами для понимания потребностей в данных и предоставления многоразовых возможностей платформы.
• Участвовать в обзорах дизайна, обзорах кода, документации и операционной поддержке платформы данных.

О вас

• Минимальный опыт: 7–10 лет общего стажа, в том числе не менее 7 лет опыта работы инженером данных.
• Сильные основы инжиниринга данных и опыт создания производственных систем данных.
• Исключительно высокий уровень владения ИИ благодаря регулярному, высокоценному использованию LLM; здравый смысл в отношении того, когда и как их применять; строгая проверка и улучшение рабочих процессов.
• Опыт работы с SQL и Python или сравнимыми языками программирования.
• Опыт работы с облачным хранилищем данных, предпочтительно BigQuery или аналогичной платформой.
• Опыт работы с фреймворками преобразования данных, такими как DBT, включая тестирование и рабочие процессы развертывания.
• Глубокое понимание файловых систем с колоночным хранением, таких как parquet, Hudi или Iceberg.
• Понимание методов моделирования данных, контрактов данных, отслеживания происхождения данных (lineage) и практик обеспечения качества данных.
• Опыт проектирования или эксплуатации API, пакетных конвейеров или систем приема данных, управляемых событиями.
• Способность четко коммуницировать технические компромиссы и эффективно работать с внутренними заинтересованными сторонами.
• Мышление, основанное на владении (Ownership mindset): вы можете пройти путь от исследования проблемы до ее реализации, внедрения и операционного сопровождения.
• Способность поддерживать продуктивное сотрудничество между часовыми поясами IST и US PST.
• Опыт работы с управлением BigQuery, IAM/RBAC, тегами политик, маскированием, потоковыми системами или управлением затратами.
• Опыт создания многоразовых фреймворков платформы данных, а не разовых конвейеров.
• Знакомство с семантическими слоями, хранилищами метрик или системами, которые делают доверенные данные доступными для ИИ и аналитических инструментов.
• Опыт работы с observability данных, оркестрацией, CI/CD или инфраструктурой как кодом (infrastructure-as-code).
• Опыт работы в быстрорастущей компании, где требования и приоритеты быстро меняются.

Местоположение

Эта роль является гибридной (4 дня в неделю в нашем офисе в Бангалоре).

Компенсация и льготы

Предлагаемая компенсация будет определяться такими факторами, как местоположение, уровень, профессиональные знания, навыки и опыт. Некоторые роли могут иметь право на переменную компенсацию, акции и льготы.

Мы стремимся создавать и поддерживать разнообразную, инклюзивную рабочую среду. Мы стремимся привлекать и удерживать людей с разнообразным опытом, знаниями и взглядами, и мы не дискриминируем по признаку пола, этнической принадлежности, сексуальной ориентации, религии, семейного положения, возраста, инвалидности или расы.

AI-First Mindset at Glean

В Glean ИИ-грамотность является основой нашей работы, и мы стремимся обеспечить, чтобы каждый новый сотрудник чувствовал себя уверенно, интегрируя ИИ в свою повседневную работу. В рамках процесса собеседования вы выполните краткое задание или обсуждение, ориентированное на ИИ, чтобы мы могли понять, как вы думаете, проектируете и используете ИИ для достижения результатов в вашей роли. Не стесняйтесь ссылаться на любые инструменты, платформы или рабочие процессы, которые вы используете сегодня — предыдущий опыт работы с Glean не требуется.