Инженер систем данных
Bluprynt · Полная занятость · Удаленная работа
Зарплата: 105000–230000 USD в год
Создание платформы данных для соответствия нормативным требованиям для токенизированных активов
Bluprynt — это Compliance OS для цифровых активов — инфраструктурный уровень корпоративного класса, связывающий офчейн-соответствие с ончейн-идентификацией, политикой и надзорной видимостью. Bluprynt, которому доверяют лидеры TradFi и DeFi и который был разработан в тесном сотрудничестве 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, заключила партнерство с Chainlink по автоматическому обеспечению соответствия требованиям в блокчейне и привлекла $4,25 млн в рамках раунда Seed в 2026 году с участием таких инвесторов, как Coinbase и Robinhood.
Мы ищем Инженера систем данных, 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 устного и письменного общения на английском языке и возможность работать в основные часы EST.
Критерии отбора
Обязательно: Техническая база
- Python (основной) и TypeScript / Node.js Исключительные навыки инженерии Python для систем, интенсивно работающих с данными; Node.js/TypeScript для серверных служб, асинхронных шаблонов и проектирования API в масштабе.
- Проектирование схем PostgreSQL Реляционное моделирование данных для соответствия требованиям в многопользовательской среде, стратегия индексирования, рабочие процессы миграции.
- Архитектура интеграции API Проектирование конвейеров на основе опроса, веб-хуков и событий, взаимодействующих с несколькими внешними поставщиками (например: RWA.xyz, TRM Labs, CipherOwl, Chainlink, GLEIF).
- Прием данных из нескольких источников и архитектура конвейеров Проектирование и создание архитектур ETL/ELT, которые принимают данные из нескольких разнородных источников (API, базы данных, документы, данные из блокчейна), обрабатывают структурированные и неструктурированные данные, а также выполняют настраиваемую вычислительную логику 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 реестры блокчейна, понимание механики газа, жизненного цикла транзакций и шаблонов развертывания в нескольких блокчейнах.
- Проектирование реестров блокчейна Выдача/отзыв учетных данных, закрепление хэшей аттестатов, хранение метаданных в IPFS.
Обязательно: Лидерство
- Управление внешними или встроенными инженерными командами Влияние без прямой власти, установление ожиданий, культура ревью кода, передача знаний.
- Трансляция продукта в инжиниринг и владение технической дорожной картой Исключительная способность декомпозировать неоднозначные продуктовые требования в точные, поэтапные инженерные спецификации; согласование объема работ, картирование зависимостей и четкое выполнение итераций.
- Скорость стартапа Комфорт с неопределенностью, склонность выпускать V1 с известными ограничениями, итерации 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 с нормативно-правовыми технологиями или технологиями соответствия требованиям (KYC/AML, нормативная отчетность, системы выдачи учетных данных/сертификатов).
- Интеграция LLM для извлечения структурированных данных, предложения таксономий, классификации с оценкой уверенности и RAG или систем с расширенным поиском для баз знаний предметной области.
- Опыт работы с несколькими блокчейнами помимо EVM (Solana, Aptos, Stellar, Avalanche).
- RAG или системы с расширенным поиском для баз знаний предметной области.
- Опыт работы с институциональными платформами хранения (Fireblocks, BitGo) или архитектурами MPC/multi-sig.
- Инфраструктура AWS (ECS/EKS, RDS, Lambda, SQS) и инфраструктура как код.
