Используем cookie для работы сайта и статистики. «Хорошо» разрешит ещё и запись сессий.
PProton
4 месяца назад
Грейд
Senior
Опыт работы
от 7 лет
Формат работы
Удалённо
Уровень английского
C1, продвинутый
Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram
Senior Data Engineer (AI-Native) — Data Layer Proton создает операционную систему на базе ИИ для оптовых дистрибьюторов, интегрированную в рабочие процессы, которые охватывают почти каждый физический продукт на планете. Дистрибуция — это индустрия стоимостью 9 триллионов долларов, и программное обеспечение, которое ее обеспечивает, десятилетиями оставалось в прошлом — большинство инструментов создают больше работы, чем устраняют. Мы объединяем CRM, PIM, AI для eCommerce и AI для управления заказами и ценами в одну платформу с единым уровнем данных и единым ИИ-ядром, чтобы торговые представители тратили время на углубление отношений с клиентами, а не на ввод данных. Мы нанимаем людей с высокой степенью самостоятельности и срочности. В Proton каждый является строителем, который решает проблемы от начала до конца и быстрее всех в своей категории выпускает программное обеспечение на базе ИИ. Средний клиент Proton сообщает о 3-кратном возврате прибыли на вложенный доллар, дополнительном дне продаж на торгового представителя в месяц и «лучшей рентабельности инвестиций среди всех технологических инвестиций за 30 лет». Сотни ведущих дистрибьюторов — от семейных компаний до публичных предприятий в сферах промышленности, HVAC, электротехники — работают на Proton. Нас поддерживают Felicis Ventures (Twitch, Shopify, Opendoor) и Battery Ventures. Если вы хотите создавать системы, которые формируют движение триллионов долларов физических товаров в экономике, Proton — это место для этого. Мы ищем Senior Data Engineer, который будет отвечать за развитие нашего Data Layer — унифицированного фундамента, на котором построены все продукты Proton и наше ИИ-ядро. Вы будете полностью отвечать за конвейеры и архитектуру: слои в стиле медальона (raw → refined → curated), прием данных из широкого спектра систем и предоставление данных для всей компании. Мы вкладываем значительные средства в развитие Data Layer, и эта роль предназначена для тех, кто хочет заниматься практической разработкой и формировать его дальнейшее развитие. Две вещи отличают эту роль от стандартной вакансии инженера данных: Вы — оператор, работающий с ИИ, а не автор конвейеров. Каждый инженер в Proton использует Claude Code и другие агентные инструменты в качестве первоклассных помощников. Мы ожидаем, что конвейеры, модели и миграции будут создаваться и выпускаться с активным использованием ИИ — вы управляете агентами, проверяете их результаты и принимаете решения, которые они не могут. Вы отвечаете за слой, на котором все работает. Когда ИИ дает неверный ответ или цифра не совпадает с источником, след ведет обратно к данным. Вы несете полную ответственность за корректность — прием, моделирование, сверку и контракты, на которые полагаются другие команды.
Полностью управлять Data Layer: прием данных из файловых, событийных и API-источников; модель в стиле медальона (raw → refined → curated); и слой предоставления данных, который обеспечивает работу продукта и ИИ-ядра. Создавать и эксплуатировать конвейеры приема и преобразования данных, которые обеспечивают работу Data Layer, используя современный фреймворк оркестрации и облачное хранилище данных. Принимать и сверять большие, неструктурированные реальные данные из множества типов и форм источников — пакетные файлы, потоковые события и API. Моделировать данные в слоях медальона, чтобы они были достоверными, доступными для запросов и стабильными для нижестоящих команд и ИИ. Помогать развивать Data Layer — улучшать архитектуру, инструменты, масштабируемость, добавлять новые источники — и иметь реальное влияние на то, каким он будет. Высокоуровнево управлять ИИ-агентами для написания кода (Claude Code и аналогичными): определять объем работ, структурировать контекст, запускать агентов параллельно, когда это целесообразно, и выпускать проверенные результаты производственного качества. Создавать системы, которые делают данные достоверными — валидация, сверка, отслеживание происхождения данных, дозагрузки, идемпотентные и инкрементальные загрузки — чтобы нижестоящие команды и ИИ не сталкивались с тихим возникновением ошибок. Сотрудничать с бэкенд, ИИ и продуктовыми инженерами (а иногда и с ИТ-отделами клиентов) для определения контрактов на данные, на которых они строят свою работу.
7+ лет практического опыта в качестве инженера данных с реальной, демонстрируемой ответственностью за производственные системы — конвейеры и модели данных, обслуживающие реальных пользователей в масштабе. Сильные фундаментальные знания. Вы понимаете, что делают ваш код и ваши запросы, и почему. Вы можете прочитать план выполнения запроса, разобраться в медленном или дорогостоящем конвейере и докопаться до корня ошибки в корректности данных. Сильные навыки программирования и SQL. Вы создаете эффективные конвейеры, схемы и запросы, а также можете моделировать данные как для транзакционных, так и для аналитических моделей доступа. Практический опыт оркестрации, создания надежных конвейеров приема/ELT при работе с неструктурированными внешними источниками. Опыт работы с облачным хранилищем данных и основной облачной платформой. Опыт приема данных из различных типов источников: файловые, событийные/потоковые и API. Твердое понимание режимов сбоя согласованности данных — частичные загрузки, запоздалые или внеочередные данные, идемпотентность, дозагрузки, дрейф схемы. Ежедневное практическое использование агентных инструментов разработки (Claude Code, Cursor agent mode, Codex или эквивалент) для выполнения реальной работы. Вы можете конкретно рассказать, как вы структурируете запросы, управляете контекстом, параллелизуете агентов и проверяете их результаты. Ответственность и здравый смысл. Вы доводите системы обработки данных от идеи до производства и проявляете хороший вкус при выборе того, что строить, а что отбросить. Мышление стартапа и сильные коммуникативные навыки — прагматизм, скорость, ориентация на результат, способность объяснять решения по данным инженерам, менеджерам по продуктам и клиентам в письменной форме. Английский язык на уровне C1 или выше.
Глубокий опыт работы с облачными хранилищами данных и современными инструментами трансформации. Потоковая передача / прием событий в масштабе. Опыт работы с архитектурой Medallion или Lakehouse на больших, многоисточниковых данных. Опыт интеграции корпоративных источников, таких как ERP (Epicor Eclipse, Prophet 21) или систем электронной коммерции, и сверки неструктурированных транзакционных данных. Создание систем данных, которые питают продукты на базе ИИ/ML или агентные продукты — слои предоставления/признаков, ретривал или контракты на данные для входных данных модели. Предыдущий опыт работы в стартапе SaaS на ранней стадии.
Местоположение: Европа, удаленно. Требуется значительное пересечение рабочего времени с нашей командой в Бостоне (EST).
Senior Data Engineer (AI-Native) — Data Layer About Us Proton is building the AI operating system for wholesale distribution, embedded in the workflows that move nearly every physical product on the planet. Distribution is a $9 trillion industry, and the software that runs it has been stuck in the past for decades — most tools create more work than they eliminate. We unify CRM, PIM, eCommerce AI, and Order & Quote Entry AI into one platform with one data layer and one AI brain, so reps spend their time deepening customer relationships, not entering data. We hire people with high agency and high urgency. At Proton, everyone is a builder who owns problems end to end and ships AI-native software faster than anyone else in the category. The median Proton customer reports 3x profit return per dollar spent, an extra day of sales per rep per month, and “the best ROI of any tech investment in 30 years.” Hundreds of leading distributors — from family-owned shops to publicly-traded enterprises across, industrial, HVAC, electrical — run on Proton. We’re backed by Felicis Ventures (Twitch, Shopify, Opendoor) and Battery Ventures. If you want to build the systems that shape how trillions of dollars of physical goods move through the economy, Proton is the place to do it. The Role We're hiring a Senior Data Engineer to own and grow our Data Layer — the unified foundation that every Proton product and our AI brain are built on. You'll own the pipelines and architecture end to end: the medallion-style layers (raw → refined → curated), ingestion from a wide range of systems, and the serving the whole company depends on. We're investing heavily to make the Data Layer bigger and better, and this role is for someone who wants to do the hands-on building and shape where it goes next. Two things make this role different from a standard data engineering opening: You're an AI-native operator, not a pipeline author. Every engineer at Proton uses Claude Code and other agentic tools as first-class collaborators. We expect pipelines, models, and migrations to be built and shipped with heavy AI leverage — you guide the agents, validate the output, and make the judgment calls they can't. You own the layer everything runs on. When the AI gives a wrong answer or a number doesn't match the source, the trail leads back to the data. You own correctness end to end — ingestion, modeling, reconciliation, and the contracts other teams depend on. Location: Europe, remote. Meaningful daytime overlap with our Boston (EST) team required. What You'll Do Own the Data Layer end to end: ingestion from file-, event-, and API-based sources; the medallion-style model (raw → refined → curated); and the serving layer that powers the product and the AI brain. Build and operate the ingestion and transformation pipelines that power the Data Layer, using a modern orchestration framework and cloud data warehouse. Ingest and reconcile large, messy, real-world data across many source types and shapes — batch files, streaming events, and APIs. Model data across medallion layers so it's trustworthy, queryable, and stable for downstream teams and the AI. Help take the Data Layer to the next level — better architecture, better tooling, more scale, more sources — and have a real say in what that looks like. Operate AI coding agents (Claude Code and similar) at a high level: scope work, structure context, run agents in parallel where it makes sense, and ship reviewed, production-quality output. Build the systems that make data trustworthy — validation, reconciliation, lineage, backfills, idempotent and incremental loads — so downstream teams and the AI don't inherit silent errors. Partner with backend, AI, and product engineers (and occasionally customers' IT teams) to define the data contracts they build on. Requirements 7+ years hands-on as a data engineer with real, demonstrable production ownership — pipelines and data models serving real users at scale. Strong fundamentals. You understand what your code and your queries are doing and why. You can read a query plan, reason about a slow or expensive pipeline, and debug a data-correctness bug to its root. Strong programming and SQL skills. You build efficient pipelines, schemas, and queries, and can model data for both transactional and analytical access patterns. Hands-on orchestration experience, building reliable ingestion/ELT pipelines against messy upstream sources. Experience with a cloud data warehouse and a major cloud platform. Experience ingesting from multiple source types: file-based, event/streaming, and API-based . Solid grasp of data-consistency failure modes — partial loads, late or out-of-order data, idempotency, backfills, schema drift. Daily, hands-on use of agentic dev tools (Claude Code, Cursor agent mode, Codex, or equivalent) to ship real work. You can talk concretely about how you structure prompts, manage context, parallelize agents, and verify their output. Ownership and judgment. You take data systems from idea to production and exercise good taste on what to build and what to cut. Startup mindset and strong communication — pragmatic, fast, biased to ship, and able to explain data decisions to engineers, PMs, and customers in writing. English at C1 or above. Big Plus Deep cloud data warehouse experience and modern transformation tooling. Streaming / event ingestion at scale. Medallion or lakehouse architecture experience on large, multi-source data. Experience integrating enterprise sources such as ERP (Epicor Eclipse, Prophet 21) or ecommerce systems, and reconciling messy transactional data. Building data systems that feed AI/ML or agentic products — serving/feature layers, retrieval, or data contracts for model inputs. Prior experience at an early-stage SaaS startup.
Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату
Чаще всего от 108 000 до 173 000
