Senior Software Engineer, Analytics Infrastructure

Airbnb появился в 2007 году, когда два хозяина приняли трех гостей в своем доме в Сан-Франциско, и с тех пор вырос до более чем 5 миллионов хозяев, которые приняли более 2 миллиардов гостей почти в каждой стране мира. Каждый день хозяева предлагают уникальное жилье и впечатления, которые позволяют гостям более аутентично общаться с местными сообществами.

Сообщество, к которому вы присоединитесь:

Миссия команды Analytics Infrastructure — обеспечить универсальное принятие решений на основе данных в Airbnb. Мы достигаем этого, предоставляя интегрированный набор фреймворков, сервисов и приложений для аналитики. Мы — инженеры инфраструктуры и full-stack инженеры с человеческим подходом: ориентированные на клиента, движимые качеством, готовые помочь и эмпатичные.

В качестве backend / fullstack инженера-программиста в команде Analytics Products (которая является частью Analytics Infrastructure) у вас будет возможность создавать инструменты для работы с данными, которые позволят специалистам по данным эффективно исследовать и анализировать данные для получения ценной информации. Команда управляет продуктами данных, используемыми 7000 активными пользователями в месяц, включая наш собственный продукт AI for Data, продукт BI (Apache Superset) и Notebooks, а также их интеграцию с инструментами платформы данных, такими как собственная система метрик Airbnb, которая обеспечивает согласованность метрик в масштабе.

Разница, которую вы внесете:

Формируйте будущее аналитики данных на основе ИИ в Airbnb. Работая над улучшениями нашего ИИ-агента для данных, исследуя лучшие отраслевые практики и достижения в области ИИ, вы будете формировать и определять, как наши внутренние пользователи получают ценность от данных.

Сотрудничайте с другими командами платформы данных для создания интеграций наших инструментов для работы с данными с экосистемой платформы данных Airbnb, таких как инфраструктура метрик, обеспечивающая согласованность метрик в масштабе, платформа управления данными, обеспечивающая обнаружение и управление данными, инфраструктура и сервисы хранилища данных и многое другое.

Продолжайте поддерживать высокий уровень качества наших инструментов для работы с данными, чтобы обеспечить высокую стабильность и надежность для специалистов по данным Airbnb.

Типичный день:

• Создание новых функций для поддержки рабочих процессов пользователей в наших продуктах для работы с данными (Superset, AI agent for Data, Notebooks).
• Сотрудничество с командами в рамках платформы данных Airbnb по интеграции наших продуктов для работы с данными в инфраструктуру платформы данных.
• Взаимодействие с пользователями наших продуктов — мы ожидаем, что все инженеры смогут управлять проектами от начала до конца, собирать отзывы пользователей или сотрудничать с менеджерами по продуктам, создавать и управлять планами развертывания функций и миграциями.
• Содействие поддержанию высокого технического уровня качества путем определения проектов по улучшению качества или архитектуры, повышения тестируемости, наблюдаемости и ревью кода и технических дизайнов других.
• Поддержка пользователей и операций команды посредством легкой поддержки по вызову.

Ваш опыт:

• 8+ лет полного рабочего дня, соответствующего отраслевого опыта, со знанием создания backend или fullstack приложений.
• Практический опыт работы с данными (SQL, Data Engineering, Analytics Engineering) или разработки внутренних приложений для работы с данными.
• Страсть к созданию интерактивных и приятных пользовательских интерфейсов и взаимодействию с пользователями.
• Способность управлять кросс-функциональными проектами, включая согласование, сотрудничество и развертывание с партнерскими командами и пользователями.
• Стремление к высококачественному коду и надежным системам, включая наблюдаемость, надежность.
• Опыт создания AI agents, context engineering, AI harness является плюсом.
• Опыт работы с frontend разработкой — HTML, CSS, Typescript, Javascript и современными frontend фреймворками, такими как React, является плюсом.
• Опыт работы с технологиями больших данных, например: Airflow, Spark, Trino и т. д., является плюсом.