Senior AI Data Expert (f/m/x)

Ваша миссия

Это компания, созданная для роста.

Присоединяясь к exmox, вы выходите на глобальное, высококонкурентное поле, решая реальные проблемы в условиях, которые выведут вас за пределы зоны комфорта. Мы действуем быстро, отсекаем лишнее и сосредоточиваемся на том, что действительно важно, потому что в нашей индустрии скорость решает. С более чем 50 миллионами загрузок платформы мы стремительно масштабируем одно из самых захватывающих нововведений в мобильных играх: платформу вознаграждения за вовлеченность и привлечение пользователей, которая помогает игрокам находить игры, которые им нравятся, и взаимодействовать с ними, создавая долгосрочную ценность как для игроков, так и для игровых студий.

В роли Senior AI Data Expert (f/m/x) вы не будете сидеть на одном месте. Эта роль сочетает в себе инжиниринг данных, машинное обучение, науку о данных и аналитику, и вы будете переключаться туда, где находится самая ценная задача, связанная с данными, с инженерным мышлением и предпринимательской ответственностью: вы строите, вы владеете, и вы видите результат в продакшене. В exmox мы принимаем ИИ как часть нашего рабочего процесса, а не только как то, что мы строим, и в этой роли он является ключевым элементом всего, что вы делаете: вы будете ежедневно использовать Claude и аналогичные инструменты для планирования, создания, отладки, документирования и запуска параллельных агентских рабочих процессов для отдельных задач. Мы считаем, что небольшая команда, тесно сотрудничающая с ИИ, может превзойти гораздо большую традиционную команду по работе с данными. Если такой образ мышления вам близок, вы идеально впишетесь.

Если вас привлекают сложные системы, высокий трафик, решения, основанные на данных, и возможность расти, решая сложные задачи, мы хотим услышать от вас.

Что вы будете развивать:

• Конвейеры данных и интеграция: Вы проектируете, разрабатываете и поддерживаете масштабируемые конвейеры ETL на Databricks для интеграции данных из различных источников, включая данные приложений и веб-продуктов, а также данные маркетинговых партнеров, обеспечивая надежный и эффективный поток данных по всему бизнесу.
• Владение Data Lakehouse: Вы создаете и управляете Data Lakehouse на Databricks, включая миграцию устаревших продуктовых данных, и реализуете трансформацию и обработку данных с использованием Databricks и PySpark.
• Мониторинг и оптимизация: Вы отслеживаете и поддерживаете стек данных для ночной и почти в реальном времени обработки внутренних решений для отслеживания, постоянно оптимизируя и устраняя неполадки конвейеров для обеспечения качества и целостности данных.
• Анализ и получение информации: Вы также превращаете открытые бизнес-вопросы в готовые к принятию решений аналитические данные, когда именно в этом заключается наиболее ценная работа, а не просто строите конвейеры, которые ее обеспечивают.
• AI-Native Workflow: Вы используете Claude и аналогичные инструменты ИИ ежедневно, а не время от времени, для планирования, создания, отладки и документирования ваших конвейеров, рассматривая ИИ как основную часть работы, а не как дополнение.
• Контроль версий и рабочие деревья: Вы интегрируете ИИ непосредственно в свой рабочий процесс контроля версий, используя Git worktrees (или аналогичный инструмент) для одновременной работы над несколькими ветками, поддерживаемыми ИИ, вместо того чтобы рассматривать ИИ и вашу кодовую базу как отдельные сущности.
• Управление контекстом и памятью: Вы поддерживаете структурированный контекст проекта для ваших инструментов ИИ, например, файл инструкций в стиле CLAUDE.md, чтобы они оставались точными и полезными по мере роста конвейеров и кодовых баз, вместо того чтобы каждый раз полагаться на случайные запросы.
• Параллельные агентские работы: Вы одновременно запускаете несколько ИИ-агентов для написания кода по отдельным задачам, где это имеет смысл, просматривая и интегрируя их результаты, а не пиша каждую строку последовательно самостоятельно.
• AI-Assisted Communication: Вы комфортно используете ИИ для помощи в координации повседневной работы, в том числе в Slack, когда это является самым быстрым и надежным способом поддерживать движение вперед.
• Межфункциональное взаимодействие: Вы свободно перемещаетесь между инжинирингом данных, машинным обучением, наукой о данных и аналитикой, в зависимости от того, где вы наиболее нужны команде, вместо того чтобы оставаться фиксированным в одной дисциплине.
• Быть на шаг впереди: Вы остаетесь в курсе отраслевых лучших практик и новых технологий в области инжиниринга данных и прикладного ИИ, привнося новые идеи и подходы в команду.

Что вы привносите

• Техническая основа: У вас есть степень в области компьютерных наук, инжиниринга, информационных систем, науки о данных или смежной области, или опыт прохождения буткемпа, с минимум 4 годами профессионального опыта в области инжиниринга данных, машинного обучения, науки о данных или аналитики.
• Междисциплинарный охват: У вас есть реальный опыт работы как минимум в двух из следующих областей: инжиниринг данных, машинное обучение, наука о данных или аналитика, и вы комфортно осваиваете другие по мере необходимости.
• Актуальный, глубокий опыт работы с Databricks: Вы уверенно владеете проектированием, внедрением и оптимизацией ETL-процессов на Databricks, с опытом работы не менее года, а не кратковременным или устаревшим знакомством.
• Инструменты и технологии: У вас есть практический опыт работы с Databricks и сервисами AWS, такими как S3, Kinesis и Lambda, или аналогичными технологиями. Опыт работы с конвейерами GitLab CI/CD и знание PostgreSQL являются плюсом.
• Подлинное владение ИИ: Вы используете инструменты ИИ, такие как Claude, на практике, ежедневно, для планирования, создания, отладки и документирования, а не только для периодического тестирования. Это ключевая, неотъемлемая часть роли, а не желательное дополнение.
• Context Engineering: Вы знаете, как настраивать и поддерживать контекст проекта и память для инструментов ИИ для написания кода, структурированные инструкции и многократно используемые запросы, чтобы они оставались эффективными по мере роста кодовой базы, а не полагались на настройки по умолчанию.
• Владение Agentic & Worktree: Вы комфортно работаете над несколькими задачами параллельно с помощью ИИ, используя Git worktrees или аналогичный подход для изоляции и проверки параллельных веток, поддерживаемых ИИ, и вы можете подробно объяснить свой реальный рабочий процесс, а не описывать его как нечто, происходящее автоматически.
• Навыки программирования: Вы уверенно владеете Python, SQL и PySpark для обработки и манипулирования данными, и пишете чистый, поддерживаемый, готовый к продакшену код.
• Мышление и коммуникация: У вас отличные навыки решения проблем, высокое внимание к деталям и способность работать как самостоятельно, так и в команде. Вы свободно владеете английским языком, как устно, так и письменно, комфортно позволяете ИИ взять на себя значительную часть повседневной координации и искренне открыты для способа работы, где ИИ переосмысливает, как работают команды по работе с данными, а не просто терпите его.

Как мы побеждаем

• Скорость — это функция. Скорость превосходит ракетную науку. Мы действуем быстро, тестируем быстро и увеличиваем наш темп с помощью ИИ, потому что действие создает информацию, а маленькие победы накапливаются. Быстрый провал — это урок, из которого мы учимся, медленный — это проблема, которую мы не можем себе позволить.
• Сосредоточьтесь на главном. Сделанное лучше, чем идеальное. Мы сосредоточены на том, что действительно продвигает нас вперед, и защищаем время людей от всего, что не ведет к этому. Мы прямолинейны в общении, без лишних слов, без ненужных деталей.
• Увидел. Взял на себя. Решил. Кто первый увидел, тот лучше всех сможет исправить. Мы не место для комфорта, мы место для деятелей. "Не моя работа" отсутствует в нашем лексиконе, если вы что-то заметили, вы помогаете обеспечить решение этой проблемы.
• Уважайте других. Доверие умножается. Уважение является неотъемлемым условием. Мы не соглашаемся с идеями, никогда с людьми. Доверие здесь строится так же, как и везде: последовательностью, благодарностью, моментом внимания и признанием своих ошибок.
• Льготы, которые помогают вам сосредоточиться на главном. Транспортная субсидия, бюджет на обучение, оздоровительные и тренажерный зал, рабочие поездки, еженедельные командные обеды и многое другое. Льготы отличные, но настоящая причина, по которой люди присоединяются и остаются, — это вызов, ответственность и стремление побеждать вместе.

Обратите внимание: это не позиция только для удаленной работы, мы предлагаем вам гибкую гибридную модель здесь, в Гамбурге, Германия — работа из дома по понедельникам и пятницам, посещение офиса по вторникам, средам и четвергам!