Backend / Data Infrastructure Engineer
Стартап в сфере data infrastructure и cloud analytics ищет инженера бэкенда/инфраструктуры данных для разработки ядра платформы, которая автоматически выбирает оптимальный движок для аналитических запросов. Нужно писать сервисы и API на Python, строить интеграции с Snowflake, DuckDB, Trino, ClickHouse, BigQuery, работать с SQL-парсингом, планами запросов и распределёнными системами. Требуется коммерческий опыт бэкенд-разработки, знание SQL и архитектуры БД, понимание ETL и оптимизации запросов; плюсом будет Rust и опыт с Apache Iceberg.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 23 похожих вакансий за 90 дней, рынок — Международные (USD).
Что предстоит делать
Занятость: Полная занятость Формат работы: Удалённо О компании Мы — технологический стартап, работающий в сфере Data Infrastructure и Cloud Analytics. Мы разрабатываем платформу, которая помогает компаниям оптимизировать выполнение аналитических запросов за счёт автоматического выбора наиболее эффективной базы данных или query engine на основе скорости, стоимости и производительности. Наш продукт объединяет современные технологии баз данных, облачные платформы и распределённые системы, чтобы сделать крупномасштабную обработку данных быстрее и эффективнее. О роли Мы ищем Backend / Data Infrastructure Engineer для участия в разработке базовой архитектуры нашего продукта. Вы будете работать на стыке Backend Development, Database Technologies и Distributed Systems, создавая решения, которые интегрируют различные системы обработки данных и оптимизируют выполнение аналитических запросов. Эта роль хорошо подойдёт инженеру, который заинтересован не только в традиционных процессах обработки данных, но и во внутреннем устройстве баз данных, архитектуре запросов и распределённой инфраструктуре. Ключевые обязанности Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы и API для взаимодействия с различными базами данных и query engine. Создавать и улучшать интеграции с Snowflake, DuckDB, Trino, ClickHouse, BigQuery и другими системами. Разрабатывать механизмы маршрутизации, выполнения и оптимизации SQL-запросов между различными query engine. Работать с парсингом SQL, логическими планами запросов и преобразованиями SQL-диалектов. Обеспечивать согласованность данных и точность результатов при выполнении запросов в разных системах. Работать с технологиями хранения данных, включая Apache Iceberg. Разрабатывать инструменты автоматизированного бенчмаркинга для тестирования и сравнения различных query engine по скорости выполнения, пропускной способности и стоимости. Повышать надёжность, масштабируемость и производительность платформы.
Что ждём от вас
- Практический опыт в Software Engineering или Backend Development.
- Коммерческий опыт разработки на Python; опыт с Rust также будет плюсом.
- Опыт работы с базами данных, хранилищами данных или аналитическими платформами.
- Понимание SQL и архитектуры баз данных.
- Практический опыт работы с распределёнными системами.
- Понимание принципов оптимизации SQL-запросов и настройки производительности баз данных.
- Понимание процессов ETL и моделирования данных.
- Опыт разработки API, интеграций или коннекторов для работы с различными системами.
- Будет плюсом
- Опыт работы со Snowflake, BigQuery, Databricks, DuckDB, Trino или ClickHouse.
- Опыт работы с SQLGlot, Apache Calcite, Substrait или SQL-парсерами.
- Понимание Query Federation, Query Routing и Query Pushdown.
- Опыт работы с JDBC/ODBC, коннекторами к базам данных или миграцией данных между различными системами.
- Знание Apache Iceberg, Delta Lake или Apache Hudi.
- Опыт валидации согласованности данных и сравнения результатов между базами данных.
- Вклад в open-source проекты в сфере Data Infrastructure.
- Опыт работы в стартапах на ранних стадиях.
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансий
Middle Backend AI Engineer (AI Agents) / Python Developer
~1 460 700 ₸ оценка по всем рынкам
Разработка ИИ-агентов на LangChain и высоконагруженного бэкенда на Python/FastAPI с RAG-пайплайнами на pgvector. Нужен коммерческий опыт на Python от 3 лет, знание FastAPI, Django, SQLAlchemy, Celery, Docker и промпт-инжиниринга. Предлагают удалённую работу с гибким графиком, официальное оформление, ДМС и оплату обучения.
Разработчик хранилища данных
~1 460 700 ₸ оценка по всем рынкам
Разработка и анализ процедур загрузки данных в хранилище банка, создание витрин данных и отчётности, оптимизация работы DWH. Нужен опыт разработки на Oracle PL/SQL и работы с хранилищами данных, желательно понимание банковской отрасли. Работа в МТС Банке с высоконагруженными системами и современным стеком.
Senior MLOps Engineer
~1 460 700 ₸ оценка по всем рынкам
Нужно проектировать, разворачивать и поддерживать MLOps-пайплайны для вывода ML-моделей в продакшн, следить за их работой в Kubernetes и настраивать CI/CD. Также предстоит заниматься инфраструктурным и ML-мониторингом для крупного банка. Ключевые технологии — Python, Kubernetes, MLflow и KServe.
ML/NLP Engineer (Middle+/Senior)
~1 460 700 ₸ оценка по всем рынкам
Нужно разрабатывать и поддерживать интеллектуальных голосовых ассистентов и LLM-диалоговые системы. В задачи входит перевод диалоговых систем на LLM, интеграция и оптимизация ASR/TTS, дообучение моделей, архитектурные решения и обеспечение низкой задержки инференса. Требуется экспертиза в области ML/LLM и речевых технологий.
Аналитик по данным
~973 800 – 1 460 700 ₸ оценка
Аналитик данных в диджитал-кофейнях Drinkit от Dodo Brands: работа с маркетингом, CVM-командами и CMO, дизайн и анализ A/B-тестов и квази-экспериментов, оценка кампаний и метрик LTV, CAC, retention. Нужны опыт от 3 лет в аналитике, сильный SQL и уверенный Python (pandas), знание матстатистики и маркетинговых метрик. Предлагают удалёнку из любой точки или офисы в Москве и Санкт-Петербурге, ДМС, оплату обучения и свободу в выборе инструментов.
Data Scientist (ML разработчик)
~973 800 – 1 460 700 ₸ оценка
Дринкит ищет middle+ Data Scientist, который возьмёт на себя прогнозную и предиктивную аналитику для операционных и логистических процессов: прогноз спроса, выручки новых локаций, планирование закупок. Нужен опыт DS/ML от 4 лет с моделями, доведёнными до прода, уверенный Python и SQL, знание статистики и теории вероятностей, умение работать с бизнесом. Предлагают удалёнку из РФ или офисы в Москве и Санкт-Петербурге, ДМС с первого дня, оплачиваемое обучение и конкурентную зарплату.