Мы строим корпоративную дата-платформу нового поколения: объединяем забор, хранение, трансформации и потребление данных в единый стандартизированный путь. Объединяем разрозненные решения, заново проектируем архитектуру и постепенно переносим действующие процессы на новый стек.

Ищем тимлида, который возглавит кросс-функциональную команду SMT дата-инженеров, системных аналитиков, BI и QA. Команда отвечает за трансформации, silver и gold слои, витрины, семантический слой и инструменты потребления. Наша цель сделать так, чтобы аналитик мог быстро и безопасно собирать и публиковать витрины без постоянного участия дата-инженера.

SMT работает в связке с Holocron, которая отвечает за ingestion, доставку и сырой слой. Ты будешь управлять командой целиком, развивать архитектуру и качество, участвовать в найме и продолжать писать код. Вместе с менеджером проекта отвечать за результат: он за roadmap, приоритеты и стейкхолдеров, ты за команду, техническое планирование и инженерное качество.

Стек

Python, Spark, Airflow, Kafka, S3, Iceberg, StarRocks основной кандидат на роль движка над Iceberg, ClickHouse для аналитической нагрузки, Kubernetes, CI/CD. Внедряем OpenMetadata для каталога и lineage. Подход к трансформациям выбираем: dbt или собственное решение.

Что предстоит делать

- Участвовать в разработке ядра платформы и самых сложных задачах команды. На отдельных этапах код может занимать до половины времени.

- Участвовать в архитектуре SMT и вместе с Holocron проектировать единый путь от ingestion до потребления: простой self-service сценарий должен занимать минуты, а сложный оставаться возможным.

- Растить кросс-функциональную команду: нанимать и развивать специалистов, давать обратную связь, участвовать в перформанс-ревью, выстраивать взаимодействие инженеров, аналитиков, BI и QA.

- Делить команду на зоны ответственности и опираться на сильных специалистов как на лидов направлений.

- Участвовать в миграции существующих процессов на платформу: разобраться в текущей логике, спланировать перенос и довести его до стабильной работы на новом стеке.

- Выстраивать инженерные процессы: код-ревью, тестирование пайплайнов, дежурства, разбор инцидентов, SLA на доставку данных.

- Отвечать за стабильность и производительность: метрики, мониторинг, стоимость вычислений, скорость создания витрин и использование self-service инструментов.

- Формировать техническое видение и защищать его вместе с менеджером проекта переводить бизнес-запросы в инженерные решения.

- Внедрять AI-инструменты там, где они реально ускоряют команду.

Мы будем рады, если ты

- Сильный инженер, который уже вёл команду формально или фактически. Хочешь совмещать управление с участием в разработке и не планируешь уходить в чистый менеджмент.

- Разбираешься в дата-инфраструктуре: ETL/ELT, DWH и Data Lake, модели данных, витрины, семантический слой.

- Хорошо владеешь Python или Go и SQL, знаком с Airflow, CI/CD, Docker, Kubernetes.

- Понимаешь распределённые системы: как ведёт себя Spark под нагрузкой, что происходит с данными в объектном хранилище, где у обработки узкие места.

- Умеешь мыслить продуктово: смотреть на внутренний инструмент глазами его пользователя и отличать нужное от красивого.

- Умеешь управлять кросс-функциональной командой и делегировать: команда из десяти человек не управляется в ручном режиме.

- Принимаешь решения в условиях неопределённости и умеешь объяснить, почему выбрал именно это.

- Умеешь разбираться в существующих системах и переносить критичные для бизнеса процессы без потери стабильности.

Плюсом будет

- Опыт создания self-service инструментов для аналитиков или разработчиков внутренних платформ, low-code/no-code интерфейсов.

- Работа с открытыми табличными форматами.

- Опыт с dbt или собственными фреймворками трансформаций.

- Опыт с StarRocks, ClickHouse или другими движками аналитических запросов.

- Data Quality, Data Contracts, Data Lineage, Data Catalog — на практике, а не в теории.

- Опыт работы с высоконагруженной Kafka.

- Опыт публичных выступлений и работы с инженерным брендом.