Описание

Старший инженер поддержки ИИ

Часы работы: sesuai с чикагским временем (CT) · Загрузка: 80 часов/месяц, полный стек + стек данных

О роли

Altoros ищет Старшего инженера поддержки для работы над проектом клиента по поддержке аналитической платформы. Это роль, охватывающая полный стек и стек данных: инженер отвечает за оболочку платформы, уровень приема данных и семантический уровень, а также за ограниченный объем работ по поддержке встраиваемых аналитических компонентов. Роль ориентирована на коммерческую модель: первый месяц — фаза наблюдения и определения (установка базовых показателей, онбординг), с переходом к предоставлению услуг на основе результатов со второго месяца (время решения проблем, сокращение дефектов относительно базовых показателей, целевые показатели доступности).

Доставка с использованием ИИ является центральным элементом этой роли и одним из наиболее важных ее аспектов. Работая в режиме "AI-first" с Claude Code, один инженер может эффективно справляться с этим полным объемом задач. Altoros строит свою работу на базе профессиональных курсов и сертификации Anthropic, а инженер использует Claude Code во всем диапазоне работ — обслуживание, исправление ошибок и работа с данными, а не только новая разработка — работая в учетных записях клиента для Claude Code / AI-инструментов.

Объем работ и обязанности

Оболочка платформы

• Поддержка и расширение интеграции аутентификации и SSO
• Ответственность за компоненты навигации и оболочки приложения (современный фронтенд-фреймворк, например, React / TypeScript)
• Управление пользователями и арендаторами, включая соображения многоарендности

Стек данных и семантический стек

• Создание и поддержка конвейеров приема данных
• Эксплуатация и расширение рабочих процессов оркестрации в Dagster
• Разработка и поддержка логики трансформации в dbt и SQL
• Работа с хранилищем данных на Google Cloud Platform (GCP), в основном BigQuery
• Поддержка семантического уровня в Cube, включая определения метрик и моделирование данных

Встраиваемая аналитика (легкая, ограниченная)

• Настройка и обновление файлов встраиваемых компонентов, загружаемых в репозиторий клиента
• Поддержка тем и обновление Embeddable SDK
• Примечание: Embeddable самостоятельно управляет конструктором, отображением/рендерингом встраиваемых элементов, токенами безопасности и многоарендностью: это уровень поддержки, а не создание с нуля.

Доставка и документация

• Поддержка централизованной документации в Confluence, включая диаграммы DBML/баз данных
• Сбор текущих знаний для передачи и обеспечения преемственности
• Работа над достижением определенных целевых показателей с второго месяца: решение/смягчение проблем P1 в течение одного рабочего дня, сокращение дефектов относительно согласованных базовых показателей и доступность в рабочее время после запуска клиента
• Использование свободного времени (когда текущие проблемы не занимают весь месячный лимит) для профилактического обслуживания, укрепления и онбординга новых источников данных/интеграций

Требуемые навыки и опыт

• Поставка "AI-first" (основное требование): практический опыт работы с Claude Code (или аналогичными инструментами) / инженерия с поддержкой ИИ на протяжении всего жизненного цикла разработки; профессиональные курсы и сертификация Anthropic являются большим плюсом (или готовность их пройти)
• Опыт полностековой разработки, включая современный фронтенд-фреймворк (например, React / TypeScript), реализацию аутентификации/SSO и многоарендную архитектуру приложений
• Практический опыт работы с Dagster для оркестрации (или аналогичными инструментами)
• Сильный опыт работы с DBT и SQL для трансформации данных
• Опыт работы с BigQuery и стеком данных Google Cloud Platform (GCP)
• Опыт работы с Cube или сопоставимым инструментом для семантического уровня / уровня метрик
• Знакомство с инструментами встраиваемой аналитики (Embeddable или аналогичными), настройкой компонентов, темой, интеграцией SDK
• Уверенность в самостоятельной работе и прямом взаимодействии с заинтересованными сторонами клиента
• Строгая дисциплина в ведении документации: Confluence, диаграммы DBML/ER
• Доступность для работы в основные часы, соответствующие чикагскому времени (CT)

Желательно

• Опыт поддержки аналитических/BI платформ для корпоративных клиентов или клиентов из сферы спорта/медиа
• Опыт постановки целей в стиле SLA (время решения, доступность) и отчетности по ним

Детали проекта

• 80 часов/месяц, полный объем работ по оболочке платформы, стеку данных/семантическому стеку и поддержке Embeddable
• Требуется резервное покрытие для обеспечения преемственности во время отсутствия: кандидат должен уметь чисто передавать контекст