Staff Data Platform Engineer (m/f/d)

В Adsquare наша миссия движима нашим основным фокусом:

• Страсть – Решение сложных задач с отличными людьми, технологиями и данными
• Ниша – Location Intelligence для программатик-рекламодателей

Наши основные ценности неотъемлемы во всем, что мы делаем:

• Драйв: Мы превращаем амбиции в действия
• Стойкость: Мы адаптируемся, упорствуем и становимся сильнее
• Без лишних слов (No BS): Мы ценим честность, прозрачность и четкую коммуникацию
• Скромность: Мы выбираем скромность вместо тщеславия и позволяем результатам говорить самим за себя
• Моральный компас: Мы поступаем правильно, руководствуясь справедливостью, честностью и уважением

Мы ищем Staff Data Platform Engineer для создания и управления общей платформой данных, на основе которой работает команда Data и остальная часть Adsquare: сбор данных, хранение в lakehouse, базы данных, каталог данных и интеллектуальные инструменты, которые находятся поверх всего этого.

Это высокотехническая, практическая роль индивидуального исполнителя (IC) на стыке DevOps и инженерии данных. Наша платформа обрабатывает петабайты геопространственных данных, атрибуты аудитории и временные ряды местоположений. Мы движемся к data mesh, где доменные команды владеют и публикуют свои данные как продукты, и к способу работы, где большая часть нашей инженерии выполняется с помощью ИИ-агентов и ими же.

Мы ищем создателя: инженера с глубокими знаниями платформы, который по-прежнему любит выпускать код и которого волнует, как ИИ-агенты меняют инженерию данных.

Вы будете проектировать системы данных, а также управлять их развертыванием, работой и поддержанием в рабочем состоянии в производственной среде – инфраструктура как код, CI/CD, контейнеры, наблюдаемость и затраты. Вы будете техническим руководителем нашей платформы данных – принимая ключевые архитектурные решения и устанавливая инженерные стандарты – а также будете создавать конвейеры, проектировать и выпускать сервисы. Управление людьми не требуется.

• Создание платформы, практический подход: Проектирование, создание и эксплуатация наших конвейеров приема и обработки данных, lakehouse, слоя запросов и баз данных. Принятие четких решений о компромиссах между задержкой, корректностью, стоимостью и долгосрочной поддерживаемостью
• Реализация Data Mesh: Превращение платформы в фундамент самообслуживания, который позволяет командам владеть, публиковать и использовать продукты данных. Определение стандартов для контрактов данных, эволюции схем, владения и готовности к производству
• Управление каталогом, метаданными и происхождением данных (lineage): Обеспечение возможности обнаружения, документирования и доверия к нашим данным – с указанием происхождения данных, сигналов качества и четкого владения – чтобы как люди, так и ИИ-агенты могли находить и использовать нужные данные
• Создание агентов для разработчиков: Проектирование и выпуск агентов, MCP-серверов и инструментов, которые позволяют инженерам и агентам исследовать данные, проверять конвейеры, отлаживать инциденты и автоматизировать рутинные операции. Установление командных стандартов для агентного кодирования: как мы используем агентов для написания кода, делимся навыками, рецензируем код, написанный агентами, и поддерживаем защитные механизмы
• Надежность, наблюдаемость и затраты: Создание систем мониторинга, оповещения и проверки качества данных, которые выявляют проблемы до того, как они достигнут последующих продуктов, а также обеспечение видимости и контроля над облачными расходами
• Лидерство и умножение эффекта: Принятие архитектурных решений в разных командах, повышение планки качества посредством ревью дизайна и кода, а также наставничество старших, средних и младших инженеров

Мы ищем кандидатов, которые не только обладают первоклассными техническими знаниями, но и воплощают эти ценности во всех аспектах своей работы.

• Опыт: 7+ лет в Data Engineering, Data Platform или Backend Engineering, включая значительное время на уровне Senior или Staff с охватом всей платформы – и при этом оставаясь практиком

• Проектирование Lakehouse и баз данных: Глубокий опыт проектирования и эксплуатации архитектур lakehouse и баз данных – открытые форматы таблиц (например, Iceberg), Parquet, объектное хранилище, движки запросов, такие как Athena/Trino или Redshift, а также реляционные базы данных. Вы понимаете секционирование, компактирование, эволюцию схем и производительность запросов

• Конвейеры в масштабе: Вы создавали и запускали пакетные и событийные конвейеры в масштабе петабайт (например, Spark, Glue, Step Functions, Airflow или Dagster), включая восстановление после сбоев и проверки качества данных

• Data Mesh и каталог данных: Практический опыт работы с каталогами данных и метаданными (например, DataHub, OpenMetadata, AWS Sagemaker Catalog, Glue Data Catalog, Unity Catalog), отслеживание происхождения данных (lineage), контракты данных или продукты данных – или сильный, демонстрируемый интерес к data mesh, подкрепленный смежным опытом

• Агентная инженерия (Agentic engineering): Вы ежедневно работаете с ИИ-агентами для написания кода и получаете от них реальную пользу, а также создали (или готовы создать) LLM-агентов, MCP-серверы или инструменты поверх систем данных

• Разработка ПО и DevOps: Отличные знания Python (тестированный, типизированный, поддерживаемый) и экспертный SQL. Mindset DevOps: вы относитесь к инфраструктуре как к коду и обладаете практическим опытом работы с AWS, Terraform, контейнерами/Kubernetes, CI/CD и мониторингом в производственной среде

• Техническое лидерство: Вы добиваетесь консенсуса между командами, четко объясняете архитектурные компромиссы инженерам и нетехническим заинтересованным сторонам, а также способствуете развитию окружающих

• Геопространственные данные: Опыт работы с пространственными индексами и инструментами (например, H3, S2, PostGIS) и временными рядами местоположений

• Ad-tech: Опыт работы в programmatic-рекламе, с данными аудиторий/сегментов или требованиями к конфиденциальности и согласию

• Семантический слой: Опыт создания метрик или семантических слоев для аналитики самообслуживания и доступа к данным на основе ИИ

Python, SQL, Spark, AWS (S3, Glue, Athena, Lambda, Step Functions), Apache Iceberg, Redshift, dbt, Terraform, Kubernetes, Datadog, GitLab CI и ИИ-агенты для написания кода. Вы поможете решить, что будет дальше.

• Гибридная работа и до 3 месяцев в году удаленная работа из любой точки мира
• Бюджет на личное обучение в размере 1200 евро в год
• 30 дней отпуска в год
• Членство в Urban Sports Club, корпоративный пенсионный план и бюджет на переезд / домашний офис
• Регулярные командные и корпоративные мероприятия, организуемые нашим отделом по работе с персоналом
• Новейшее оборудование и все инструменты, необходимые для успешной работы

90 000 - 105 000 евро (OTE)