Мы даём людям возможность для развития. В Preply мы стремимся создавать уникальный опыт обучения, меняющий жизнь. Мы помогаем людям открывать для себя волшебство идеального репетитора, выстраивать персонализированный путь обучения и сохранять мотивацию для дальнейшего роста. Наш подход основан на человеческом взаимодействии и технологиях — и он приносит реальные результаты.

Мы только что достигли статуса единорога, получив $150 млн в рамках раунда D, что ускоряет нашу миссию по трансформации образования посредством человеко-ориентированного, усиленного ИИ обучения. Сегодня более 100 000 репетиторов преподают более 90 языков ученикам из 180 стран — и это только начало. Будучи компанией, определяющей категорию, мы формируем будущее образования в глобальном масштабе.

Каждый урок в Preply становится катализатором перемен, подпитывает амбиции и стимулирует значимый прогресс. Присоединение к Preply означает участие в формировании будущего образования в глобальном масштабе и создание чего-то по-настоящему важного для миллионов людей каждый день.

Познакомьтесь с командой! Команда сбора и обогащения данных Preply обеспечивает единую, надёжную и масштабируемую основу данных. Команда гарантирует, что вся аналитика, машинное обучение и продуктовые функции построены на унифицированных, управляемых и готовых к эксплуатации активах данных в Lake House Preply, включая извлечение, нормализацию и генерацию структурированных данных из неструктурированных активов Preply, формируя прочный «ров данных» для продуктов на базе ИИ.

В качестве Senior Data Engineer в команде сбора и обогащения данных вы будете проектировать и владеть слоем данных, который обеспечивает работу аналитики, машинного обучения и продукта Preply. Вы будете тесно сотрудничать с командами ML Platform, Applied/Data Scientists, Analytics Engineering и Product, чтобы гарантировать, что функции, наборы данных и конвейеры готовы к эксплуатации, наблюдаемы и повторно используются по всей компании. Эта роль сочетает практическую инженерию с техническим лидерством.

Что вам предстоит делать:

Создавать надёжные основы для сбора и обогащения данных (Data Lake и Data as a Product): Проектировать, создавать и владеть озером данных Preply. Гарантировать, что каждый набор данных имеет чёткое владение, назначение, схемы и ожидания по качеству с момента первоначального сбора до последующего использования аналитическими, продуктовыми командами и командами ML. Рассматривать доверие, корректность и предсказуемость как первоклассные функции платформы.

Управлять полным циклом конвейеров сбора данных (batch & streaming): Разрабатывать и эксплуатировать масштабируемые, надёжные конвейеры пакетного и потокового сбора данных, которые поддерживают как сценарии использования в реальном времени, так и аналитические. Проектировать чёткие уровни: raw → standardized → consumption с явными обязанностями, отслеживанием происхождения данных (lineage) и стратегиями хранения. Сбалансировать производительность, затраты и надёжность по мере масштабирования платформы.

Качество данных, контракты и ранняя валидация: Определять и внедрять контракты на данные между производителями и потребителями, охватывающие гарантии схемы, свежести, объёма и качества. Встраивать валидацию, обнаружение аномалий и проверки качества на ранних этапах жизненного цикла сбора данных, чтобы выявлять проблемы до их распространения. Стандартизировать методы измерения, мониторинга и отображения метрик качества по всей платформе.

Обогащение, моделирование и управление жизненным циклом: Создавать логику обогащения, которая объединяет, стандартизирует и контекстуализирует данные из разных доменов, используя общие определения и повторно используемые шаблоны. Поддерживать отслеживание истории, корректность на определённый момент времени и версионирование наборов данных, чтобы конечные пользователи могли уверенно анализировать изменения и их влияние с течением времени.

Наблюдаемость, надёжность и операционное совершенство: Инструментировать конвейеры сбора данных с помощью мощной наблюдаемости: метрики свежести, задержки, качества данных и затрат. Вносить вклад в SLO (Service Level Objectives), оповещения и руководства по реагированию на инциденты, чтобы сбои данных были видимыми, диагностируемыми и восстанавливаемыми. Помогать перейти от реактивного тушения пожаров к проактивному управлению надёжностью платформы.

Управление и соответствие требованиям по дизайну: Применять последовательный контроль доступа, классификацию и защиту конфиденциальности на этапе сбора данных. Гарантировать, что конфиденциальные данные надлежащим образом маскируются, минимизируются или анонимизируются по умолчанию, и что все потоки данных поддаются аудиту и отслеживанию. Сделать управление незаметным для пользователей, но глубоко встроенным в рабочие процессы платформы.

Обеспечение самообслуживания и стандартизации: Вносить вклад в создание стандартизированных шаблонов сбора данных, общих библиотек и инструментария платформы, которые позволяют командам самостоятельно добавлять новые источники данных в рамках чётких ограничений. Улучшать обнаруживаемость, документацию и метаданные, чтобы наборы данных было легко находить, понимать и им доверять без необходимости полагаться на «сарафанное радио».

Межкомандное сотрудничество и ответственность: Тесно сотрудничать с партнёрами из отделов Product, Backend, Analytics и ML для согласования требований к сбору данных, компромиссов и приоритетов. Продвигать совместную ответственность за качество данных и стандарты платформы, а также способствовать развитию культуры, в которой команды быстро движутся вперёд под общими контрактами и принципами работы с данными.

Что вам нужно для успеха:

• Опыт проектирования архитектурных паттернов крупномасштабного приложения (например, хорошо спроектированные API, конвейеры данных с высокой пропускной способностью, эффективные алгоритмы).
• Солидный опыт работы в командах платформенной или инженерии данных (или аналогичный опыт) с подтвержденным опытом управления проектами с участием нескольких заинтересованных сторон.
• Знакомство с облачными платформами (AWS/GCP или аналогичными) и современными практиками DevOps.
• Практический опыт проектирования и внедрения инфраструктур пакетной и потоковой обработки данных с использованием современных фреймворков, таких как Spark, Flink, Spark streaming, Kafka, Debezium и др.
• Экспертиза в инструментах оркестрации, таких как Airflow, dbt или аналогичных.
• Исключительные навыки решения проблем в сочетании с проактивным, инновационным мышлением, ориентированным на постоянное совершенствование.
• Сильные коммуникативные навыки и навыки кросс-функционального сотрудничества (уровень английского B2+)

Почему вам понравится работать в Preply:

• Открытая, совместная, динамичная и разнообразная культура;
• Щедрое ежемесячное пособие на уроки на Preply.com, бюджет на обучение и развитие, а также время на саморазвитие.
• Вы не в Барселоне? Мы предлагаем привлекательный пакет релокации, чтобы присоединиться к нам в нашем хабе Preply в Барселоне.
• Конкурентоспособный финансовый пакет с опционами на акции, отпуском и медицинской страховкой;
• Доступ к платформам бесплатной поддержки психического здоровья;
• Доступ к оздоровительным и тренажерным центрам, партнёрским программам Gympass по всей Испании для продвижения и поддержки благополучия и физического здоровья;
• Возможность раскрыть потенциал учеников и репетиторов посредством изучения и преподавания языков в 175 странах (и их число растёт!).

Наши принципы

• Забота об изменении мира — Мы увлечены своей работой и глубоко заботимся о том, чтобы она меняла жизнь к лучшему.
• Мы делаем это для учеников — Как для Preply, так и для репетиторов, ученики — это причина, по которой мы делаем то, что делаем. Каждый день мы фокусируемся на предоставлении репетиторам возможностей для обеспечения исключительного опыта обучения.
• Постоянное совершенствование — Чтобы создать выдающийся клиентский опыт, мы фокусируемся на простоте, плавности и удовольствии, постоянно совершенствуя его, поскольку каждая деталь имеет значение.
• Сейчас — самое время — В быстро меняющемся мире важно, как быстро мы действуем. Сейчас — самое время для великих свершений.
• Дисциплинированное исполнение — То, что делает нас дисциплинированными, — это совершенство в исполнении. Мы ставим чёткие цели, фокусируемся на главном и эффективно используем наши ресурсы.
• Погружение в детали — Мы используем деловую хватку и любознательность для изучения расхождений между цифрами и историями, извлекая значимые выводы для принятия решений.
• Рост мышления — Мы активно ищем возможности для роста и верим, что сегодняшняя лучшая производительность становится отправной точкой завтрашнего дня. Мы со смирением принимаем обратную связь и учимся на неудачах.
• Повышение планки — Мы постоянно повышаем стандарты нашей работы, наряду с каждым новым сотрудником и повышением в должности. Мы создаём разнообразные и высокопроизводительные команды, которые могут реально изменить ситуацию.
• Ставить под сомнение, не соглашаться и принимать — Мы ценим открытое и честное общение, даже когда не полностью согласны. Мы высказываем своё мнение, ставим под сомнение, когда это необходимо, и полностью привержены принятым решениям.
• Один Preply — Мы ставим во главу угла сотрудничество, инклюзивность и успех нашей команды над личными амбициями. Вместе мы поддерживаем и отмечаем прогресс друг друга.

Разнообразие, равенство и инклюзивность Preply.com стремится создать инклюзивную среду, в которой люди с разнообразным опытом могут преуспевать. Мы верим, что наличие различных мнений и точек зрения является ключевым фактором нашего успеха как многокультурной Ed-Tech компании. Это означает, что Preply будет рассматривать все заявления о приёме на работу независимо от расы, цвета кожи, религии, гендерной идентичности или выражения, сексуальной ориентации, национального происхождения, инвалидности, возраста или статуса ветерана.