Principal Data Engineer

Что предстоит делать

**Местоположение:** Удалённо — США ZoomInfo — это место, где карьера ускоряется. Мы движемся быстро, мыслим смело и даём вам возможность делать лучшую работу в вашей жизни. Вас будут окружать коллеги, которым небезразлично, которые бросают друг другу вызов и празднуют победы. С инструментами, которые усиливают ваше влияние, и культурой, которая поддерживает ваши амбиции, вы не просто будете вносить вклад. Вы будете быстро добиваться результатов. Мы ищем высококвалифицированного, практикующего Principal Data Engineer, который определит и будет развивать архитектуру, инженерные стандарты и операционную модель для нашей корпоративной платформы данных. Эта роль предназначена для технического лидера, который преуспевает в проектировании сложных систем: переводя бизнес- и аналитические потребности в масштабируемые, надёжные, безопасные и поддерживаемые data-продукты. Principal Data Engineer будет руководить критическими архитектурными решениями в области приёма данных, хранения, трансформации, оркестрации, управления, наблюдаемости и потребления, одновременно повышая планку инженерии через наставничество, ревью дизайна и прагматичные лучшие практики. Вы будете работать с инженерными, аналитическими, платформенными, security-командами и бизнес-стейкхолдерами, чтобы создавать системы, которые делают доверенные данные доступными, своевременными и пригодными к действию в масштабе. **Что вы будете делать** **Руководить архитектурой данных и проектированием систем** - Владеть техническим видением и архитектурой масштабируемых, отказоустойчивых и экономически эффективных платформ данных и пайплайнов. - Проектировать сквозные системы данных, охватывающие пакетный и потоковый приём, трансформацию, моделирование данных, хранение, оркестрацию, слои обслуживания и паттерны потребления. - Принимать и документировать качественные архитектурные решения, включая компромиссы, связанные с производительностью, надёжностью, масштабируемостью, задержкой, безопасностью, поддерживаемостью и стоимостью. - Определять переиспользуемые архитектурные паттерны для типовых задач data engineering, включая CDC, event-driven потоки данных, эволюцию схем, slowly changing dimensions, качество данных и multi-tenant или domain-oriented модели данных. - Устанавливать чёткие границы и интерфейсы между операционными системами, платформами данных, аналитическими слоями и downstream-приложениями. - Руководить техническими ревью дизайна для высокозначимых инициатив и давать чёткое, конструктивное направление по подходам к реализации. - Рано выявлять архитектурные риски и продвигать планы по снижению технического долга, единых точек отказа, несогласованности данных и операционной хрупкости. **Устанавливать инженерные стандарты и лучшие практики** - Устанавливать и непрерывно улучшать стандарты для разработки data engineering, тестирования, развёртывания, документации, мониторинга, реагирования на инциденты и управления жизненным циклом. - Определять лучшие практики для версионируемых трансформаций данных, infrastructure as code, CI/CD, code review, автоматизированного тестирования и продвижения между средами. - Выстраивать культуру надёжности данных через внедрение стандартов для data contracts, управления схемами, lineage, наблюдаемости, свежести, полноты, точности и сверки данных. - Продвигать требования безопасности, приватности, контроля доступа, управления, хранения и соответствия на протяжении всего жизненного цикла данных. - Разрабатывать практические инженерные guardrails, которые позволяют командам двигаться быстро без ущерба для качества, доверия или операционного совершенства. - Продвигать внедрение чётко определённых SLI, SLO, алертинга, runbooks и практик пост-инцидентного обучения для критических data-продуктов. **Управлять принятием технических решений** - Выступать в роли доверенного технического авторитета для сложных кросс-функциональных решений, касающихся архитектуры данных, инструментов, возможностей платформы и инженерных инвестиций. - Проводить технические обсуждения, превращающие неоднозначные требования в долговечные, хорошо обоснованные решения. - Оценивать решения build-versus-buy, платформенные технологии и возможности вендоров с использованием чётких критериев и документированных рекомендаций. - Согласовывать архитектурные решения с приоритетами организации, бизнес-результатами, стратегией данных и долгосрочной устойчивостью платформы. - Создавать и поддерживать architecture decision records, референсные архитектуры, дорожные карты и технические стандарты, обеспечивающие ясность для команд. - Влиять на лидеров и стейкхолдеров через краткое изложение технических вариантов, рисков, компромиссов и рекомендуемых путей вперёд. **Создавать и улучшать data-продукты** - Руководить проектированием и разработкой высокоценных, production-grade пайплайнов данных, наборов данных и возможностей платформы. - Сотрудничать с data-аналитиками, data-сайентистами, software-инженерами и продуктовыми командами для поставки хорошо смоделированных, обнаруживаемых и заслуживающих доверия data-продуктов. - Оптимизировать системы данных по надёжности, удобству использования, производительности, масштабируемости и экономической эффективности. - Продвигать инициативы по модернизации, включая миграцию с legacy-платформ, консолидацию фрагментированных пайплайнов и сокращение ручных операционных процессов. - Обеспечивать проектирование data-продуктов с чётким владением, документацией, lineage, ожиданиями по качеству и моделями поддержки. **Наставлять и приумножать инженерное совершенство** - Наставлять data-инженеров всех уровней, с особым фокусом на развитие senior-инженеров в сильных технических лидеров. - Обеспечивать практический коучинг по проектированию систем, моделированию данных, отладке, тюнингу производительности, качеству кода и production-операциям. - Руководить архитектурными ревью, техническими воркшопами, дизайн-сессиями и форумами обмена знаниями. - Создавать переиспользуемые шаблоны, референсные реализации и playbooks, которые улучшают согласованность и ускоряют поставку. - Способствовать инклюзивной культуре инженерии с высокой ответственностью, сосредоточенной на продуманном сотрудничестве, непрерывном обучении и владении. - Выступать техническим мультипликатором: помогать командам принимать лучшие решения самостоятельно, сохраняя согласованность с общими архитектурными принципами. **Что вы приносите** **Обязательно** - 10+ лет опыта в software engineering, data engineering, platform engineering или смежной технической дисциплине. - 5+ лет проектирования и эксплуатации крупномасштабных платформ данных, распределённых систем данных или data-продуктов корпоративного уровня. - Продемонстрированная экспертиза в сквозном проектировании систем, включая определение требований, оценку компромиссов, проектирование отказоустойчивых архитектур и поставку production-систем. - Глубокий опыт с концепциями современной архитектуры данных, такими как lakehouse или warehouse-платформы, пакетная и потоковая обработка, моделирование данных, оркестрация, управление метаданными и управление данными. - Сильное владение SQL и как минимум одним языком программирования общего назначения, таким как Python, Java, Scala или аналогичным. - Опыт с фреймворками и технологиями распределённой обработки данных, такими как Spark, Kafka, Flink, Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift или эквивалентными платформами. - Сильное знание практик моделирования данных для аналитических, операционных и domain-oriented сценариев использования. - Опыт установления инженерных стандартов для тестирования, CI/CD, наблюдаемости, infrastructure as code, надёжности и безопасности. - Подтверждённая способность руководить техническими решениями в нескольких командах без опоры на прямые полномочия. - Исключительные навыки письменной и устной коммуникации, включая способность объяснять сложные технические концепции и компромиссы техническим и нетехническим стейкхолдерам. - Продемонстрированный опыт наставничества инженеров и повышения технических стандартов в масштабе организации. **Предпочтительно** - Опыт с cloud-native платформами данных на AWS, Azure или GCP. - Опыт внедрения data mesh, domain-oriented data product или паттернов self-service платформы. - Знакомство с инструментами управления данными, каталогизации, lineage, приватности и контроля доступа. - Опыт поддержки финансовых, revenue-, операционных, клиентских или корпоративных аналитических доменов. - Опыт с ML data-пайплайнами, feature stores или data-основами для AI/LLM. - Опыт управления крупными миграциями платформ данных, программами модернизации или крупномасштабными архитектурными трансформациями. **Лидерские компетенции** - Системное мышление: связывает отдельные технические решения с более широкими результатами платформы, организации и бизнеса. - Прагматичный архитектор: балансирует идеальную архитектуру с инкрементальной поставкой и операционными реалиями. - Техническое суждение: даёт чёткие рекомендации в условиях неоднозначности и прозрачно сообщает о компромиссах. - Создатель и оператор: проектирует для production с самого начала, включая надёжность, безопасность, наблюдаемость и поддерживаемость. - Наставник и мультипликатор: развивает других и создаёт масштабируемые механизмы для технического совершенства. - Коллаборативный инфлюенсер: выстраивает согласованность между инженерными, аналитическими, security, продуктовыми и бизнес-командами. **Наш технологический стек** - Языки и базы данных: Python, SQL, MySQL, NoSQL базы данных - Оркестрация и трансформация: Airflow, dbt - Платформы данных: Snowflake, AWS, GCP, BigQuery, Redshift - Интеграция данных: Fivetran, кастомные ETL/ELT фреймворки - Наблюдаемость и надёжность данных: Datadog, мониторинг, алертинг, фреймворки качества данных #LI-JH1 #LI-Remote Фактическая предлагаемая компенсация будет основана на таких факторах, как место работы кандидата, квалификация, навыки, опыт и/или обучение. Ваш рекрутер может поделиться более подробной информацией о конкретном диапазоне зарплаты для желаемого места работы в ходе процесса найма. Мы хотим, чтобы наши сотрудники и их семьи процветали. В дополнение к комплексным льготам мы предлагаем целостные программы для ума, тела и образа жизни, разработанные для общего благополучия. Узнайте больше о льготах ZoomInfo здесь. Ниже указана базовая зарплата в США для этой должности. Дополнительная компенсация, такая как бонус, комиссия, equity и другие льготы, также может применяться. $171,500—$269,500 USD **О нас:** ZoomInfo (NASDAQ: GTM), универсальная AI GTM-платформа, позволяет командам продаж, маркетинга и customer success уверенно реализовывать свою go-to-market стратегию. На основе самых comprehensive B2B-данных в отрасли, включая более 100 миллионов компаний, 500 миллионов контактов и миллиарды сигналов, ZoomInfo предоставляет интеллект, автоматизацию и интеграции, которые нужны современным revenue-командам для выявления, вовлечения и конвертации лучших покупателей. ZoomInfo обязуется защищать вашу приватность, когда вы подаёте заявку на работу у нас. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашим Уведомлением о приватности соискателей для получения более подробной информации о том, как мы обрабатываем вашу личную информацию. ZoomInfo может использовать программную оценку как часть процесса найма. Более подробная информация об этом инструменте, включая результаты последнего аудита на предвзятость, доступна здесь. ZoomInfo гордится тем, что является работодателем равных возможностей, нанимая на основе квалификации, заслуг и бизнес-потребностей, и не дискриминирует по защищённому статусу. Мы приветствуем всех соискателей и обязуемся обеспечивать равные возможности трудоустройства независимо от пола, расы, возраста, цвета кожи, национального происхождения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, семейного положения, статуса инвалидности, религии, защищённого военного или ветеранского статуса, медицинского состояния или любой другой характеристики, защищённой применимым законодательством. Мы также рассматриваем квалифицированных кандидатов с криминальной историей в соответствии с требованиями законодательства. Для соискателей из Массачусетса: в Массачусетсе незаконно требовать или проводить тест на детекторе лжи как условие трудоустройства или продолжения занятости. Работодатель, нарушающий этот закон, подлежит уголовной ответственности и гражданской ответственности. ZoomInfo не проводит тесты на детекторе лжи для соискателей в любом месте. Чтобы подать заявку: https://weworkremotely.com/remote-jobs/zoominfo-technologies-llc-principal-data-engineer