Principal Infrastructure Architect (Data Platform)

Что предстоит делать

**Местоположение:** Удалённо ZoomInfo — это место, где карьера ускоряется. Мы движемся быстро, мыслим смело и даём вам возможность делать лучшую работу в своей жизни. Вас будут окружать коллеги, которые искренне заботятся, бросают друг другу вызов и вместе празднуют победы. С инструментами, которые усиливают ваше влияние, и культурой, которая поддерживает ваши амбиции, вы не просто внесёте свой вклад. Вы будете делать так, чтобы всё происходило — быстро. В роли Principal Infrastructure Architect в нашей команде Infrastructure Architecture вы станете партнёром архитектурной команды для организации data engineering в ZoomInfo. Data engineering владеет платформами и продуктами, построенными на них. Вы привносите инфраструктурные паттерны, строгость оценки и кросс-командное согласование, которые помогают им хорошо строить и эксплуатировать эти платформы на GCP. Это позиция облачного архитектора со специализацией в данных. Вы привносите тот же фундамент в области облака, Kubernetes, сетей и infrastructure-as-code, что и остальная часть архитектурной команды, плюс достаточную практическую глубину в системах данных, чтобы быть убедительным для инженеров, которые их эксплуатируют. Работа делится на четыре направления: Паттерны. Вы устанавливаете и поддерживаете паттерны «проторённой дороги», на которых строят команды данных: infrastructure as code, CI/CD для data-задач и пайплайнов, мониторинг и алертинг, производительность и стоимость. Вы делаете их простыми в использовании и самообслуживаемыми. Внедрение и согласование. Вы помогаете командам данных осваивать эти паттерны, проверяете их дизайны и вместе с ними прорабатываете сложные инфраструктурные компромиссы. Оценка. Вы проводите POC новых data-технологий и предложений вендоров в рамках процесса закупок и жизненного цикла технологий и пишете рекомендации, на которые инженерные руководители могут опираться. Совместное управление. Вы берёте на себя полную долю общей работы архитектурной команды: еженедельные архитектурные ревью по всем доменам, стандарты и ADR, а также инфраструктурный консалтинг для любой команды, которой он нужен. Data-ландшафт широк. Мы не ожидаем глубокого опыта во всём этом. Мы ожидаем реальной глубины в некоторых областях и способности наращивать глубину в других по мере необходимости. Паттерны здесь внедряются через лидерство и коммуникацию, а не через должностные полномочия. Вы будете писать референсные реализации, открывать первые PR и оставаться практиком в процессе внедрения, когда этого требует критическая инициатива. Что вы будете делать Устанавливать инфраструктурные паттерны для data-нагрузок. Проектировать и поддерживать референсные паттерны для провижининга и эксплуатации data-платформ, которые запускает ZoomInfo: стриминг и обмен сообщениями (Kafka/Confluent, Pub/Sub), операционные базы данных (PostgreSQL/Cloud SQL, MongoDB), аналитические хранилища (BigQuery, Snowflake), поиск (Elasticsearch/Solr), оркестрация и обработка пайплайнов (Apache Airflow/Cloud Composer, Dataflow/Apache Beam) и открытые табличные форматы (Apache Iceberg). Поставлять их в виде Terraform-модулей, GitOps-воркфлоу и задокументированных стандартов, которые команды данных могут внедрять, не изобретая их заново. Строить «проторённую дорогу» для данных. Сегодняшние инструменты доставки ориентированы на приложения. Определите паттерны CI/CD и GitOps для data-задач и пайплайнов и вместе с platform engineering и data engineering сделайте доставку данных такой же безопасной и автоматизированной, как доставка приложений. Устанавливать паттерны производительности, стоимости и наблюдаемости. Дать командам данных паттерны и руководство для эффективной эксплуатации хранилищ и пайплайнов (оптимизация запросов и хранения, партиционирование и кластеризация, тиринг и retention, изоляция нагрузок, right-sizing) и практики мониторинга, алертинга и SLO, которые делают производительность и стоимость видимыми. Задать базовые паттерны резервного копирования, восстановления и аварийного восстановления хранилищ данных, включая цели RTO/RPO. Работать с FinOps по расходам на data-слой. Проверять нагрузки с командами на соответствие этим паттернам и помогать им выравниваться. Оценивать новые технологии. Проводить структурированные POC новых data-технологий и предложений вендоров в рамках процесса закупок и жизненного цикла технологий. Недавние примеры включают графовые и распределённые SQL базы данных, потоковую обработку (Apache Flink, Confluent Flink), а также управление схемами и каталогизацию. Взвешивать self-hosted против vendor-managed, прорабатывать пути миграции и выхода, моделировать стоимость и писать рекомендацию. Вводить управляемые data-сервисы внутрь периметра. Определить паттерны подключения vendor-managed data plane (Confluent Cloud, Snowflake, MongoDB Atlas и подобные) к нашей среде GCP: приватная связность (Private Service Connect, PrivateLink, VPC peering), VPC Service Controls, идентификация и шифрование через границу (workload identity, CMEK, in-transit), а также сопутствующие DNS и маршрутизация. Моделировать стоимость egress и кросс-региональную стоимость и задавать контроли эксфильтрации, которые удерживают эти сервисы внутри периметра соответствия. Поддерживать усилия по консолидации и управлению данными. Вносить инфраструктурное руководство в работу data engineering по консолидации того, где данные хранятся и к ним обращаются (BigQuery, Snowflake, объектное хранилище), и по классификации данных, резидентности и политике доступа. Прототипировать и передавать. Создать референсную реализацию, написать ADR и вместе с командами-владельцами внедрить паттерн. Оставаться практиком в процессе POC и первоначального внедрения. Участвовать в архитектурном ревью. Привносить последовательную, задокументированную рубрику в еженедельные архитектурные ревью по всем доменам, включая дизайны, не имеющие отношения к данным. Расширять библиотеку стандартов и каталог ADR. Брать на себя долю общей консалтинговой и поддерживающей нагрузки команды. Помогать командам. Проводить дизайн-ревью и воркшопы. Выступать инфраструктурным консультантом для команд данных, делающих сложный выбор. Что мы ищем Влияние и коммуникация. Вы умеете представить рекомендацию, показать её ценность и подкрепить её прототипами, бенчмарками и задокументированным обоснованием. Вы добивались внедрения паттернов в инженерных организациях, которыми не управляете, работая с вовлечёнными командами. Фундамент облачной инфраструктуры. Продакшн-опыт архитектуры на GCP и/или AWS за пределами data-сервисов: вычисления и Kubernetes (GKE или эквивалент) как среда выполнения для data-нагрузок, VPC-сети и приватная связность с управляемыми сервисами, IAM и workload identity, а также компромиссы между стоимостью и надёжностью. Сильные навыки Terraform и GitOps, включая проектирование и ревью модулей, от которых зависят другие команды. Вы можете с доверием проверить дизайн service mesh или сети на архитектурном ревью. Практический опыт работы с data-инфраструктурой в масштабе. Вы строили и эксплуатировали инфраструктуру под data-платформами в масштабе от нескольких терабайт до петабайт, с высоким throughput, высокой конкурентностью и latency-чувствительными нагрузками, и знаете, что ломается в продакшне. Глубина как минимум в двух data-доменах, свободное владение остальными. Глубокий продакшн-опыт как минимум в двух из: стриминг и потоковая обработка (Kafka/Confluent, Flink); реляционные операционные базы данных (PostgreSQL); NoSQL (MongoDB); колоночная аналитика и lakehouse (BigQuery, Snowflake, Iceberg); поиск (Elasticsearch/Solr); оркестрация и обработка пайплайнов (Airflow, Dataflow/Beam). Достаточное владение остальными, чтобы оценивать, проверять и быстро их осваивать. Инженерия производительности и стоимости. Вы диагностировали и исправляли дорогие или медленные data-нагрузки (планы запросов, layout хранения, дизайн пайплайнов, расходы хранилища) и превращали исправления в переиспользуемые паттерны и мониторинг, которые подхватывали другие команды. Глубина в разработке и эксплуатации. Вы можете погрузиться в код, чтобы доказать работоспособность паттерна и протестировать поведение под нагрузкой, и предпочтёте выпустить работающий прототип, а не диаграмму. Оценка технологий. Вы проводили строгие оценки, отделяющие презентацию вендора от архитектурного соответствия, и ваши рекомендации использовались инженерными руководителями и закупками. Бонусные баллы Поддержка миграции lakehouse или data mesh со стороны инфраструктуры. Внедрение контролей классификации данных, резидентности или приватности/соответствия (GDPR/CCPA) на уровне инфраструктуры. Эксплуатация графовых или распределённых SQL баз данных в продакшне. Знание инфраструктурных требований AI/ML data-нагрузок (feature stores, векторные базы данных, пайплайны эмбеддингов). Построение или применение AI-усиленных воркфлоу разработчика или архитектора (провижининг пайплайнов на основе агентов, MCP-серверы, оценка по рубрике на основе LLM). Участие в Architecture Review Council или эквивалентном органе управления. Образование и опыт Степень бакалавра в области Computer Science, смежной технической области или эквивалентный практический опыт. 10–15+ лет опыта в облачной инфраструктуре, платформенной или data-инфраструктурной инженерии, включая несколько лет установления паттернов и стандартов, от которых зависят несколько команд. #LI- RA1 #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 для этой позиции в США. Также может применяться дополнительная компенсация, такая как бонус, комиссия, акции и другие льготы. $157,500—$247,500 USD О нас: ZoomInfo (NASDAQ: GTM) — это Go-To-Market Intelligence Platform, которая помогает бизнесу расти быстрее с помощью AI-ready инсайтов, надёжных данных и продвинутой автоматизации. Её решения предоставляют более чем 35 000 компаний по всему миру полное представление об их клиентах, делая каждого продавца лучшим продавцом. ZoomInfo стремится защищать вашу приватность, когда вы подаёте заявку на работу у нас. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашим Job Applicant Privacy Notice для получения более подробной информации о том, как мы обрабатываем вашу персональную информацию. ZoomInfo может использовать программную оценку как часть процесса найма. Более подробная информация об этом инструменте, включая результаты самого последнего аудита на предвзятость, доступна здесь. ZoomInfo гордится тем, что является работодателем с равными возможностями, нанимая на основе квалификации, заслуг и потребностей бизнеса, и не дискриминирует по защищённому статусу. Мы приветствуем всех кандидатов и стремимся 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 судимостями в соответствии с требованиями законодательства. Для кандидатов из Массачусетса: в Массачусетсе незаконно требовать или проводить проверку на детекторе лжи как условие трудоустройства или продолжения занятости. Работодатель, нарушающий этот закон, подлежит уголовной ответственности и гражданско-правовой ответственности. ZoomInfo не проводит проверки на детекторе лжи для кандидатов в любой локации. Чтобы подать заявку: https://weworkremotely.com/remote-jobs/zoominfo-technologies-llc-principal-infrastructure-architect-data-platform