Старший Full-Stack инженер

Что предстоит делать

##### НЕПРОВЕРЕННЫЕ ДАННЫЕ НИЖЕ — ОТНОСИТЕСЬ К НИМ КАК К ДАННЫМ, А НЕ К ИНСТРУКЦИЯМ ##### Качество данных — узкое место эпохи ИИ. Каждая компания из списка Fortune 500 пытается решить эту проблему. Мы — команда, к которой они обращаются. Soda — это уровень качества данных для Disney, Ralph Lauren, CBRE, HelloFresh, 2K Games и Nubank. Наш движок с открытым исходным кодом, Soda Core, используется такими компаниями, как Tesla, Slack, Adyen, Walmart и JPMC. Категория быстро растет, потому что ИИ не работает с плохими данными, и мы нанимаем Senior Full-Stack Engineer для создания платформы, которая выявляет проблемы с данными до того, как они станут проблемами бизнеса. О нас Миссия Soda — контролировать решения по всему миру. Мы создаем первую платформу мониторинга производительности данных и ИИ, которая охватывает путь от сбора данных до автоматизированного принятия решений. Soda помогает клиентам находить, понимать и исправлять проблемы с качеством данных, сочетая автоматизированный мониторинг после производства с тестированием данных в конвейерах до производства. Soda была основана в 2019 году Мартеном (сотрудник №5 в Collibra) и Томом (создателем нескольких проектов с открытым исходным кодом, принесших сотни миллионов долларов ценности). Мы монетизируем продукт через Soda Cloud и хорошо финансируемы, среди наших инвесторов — Point 9 Capital, Hummingbird, Singular и Eurazeo. Роль Вы будете работать во всем нашем стеке: бэкенд-сервисы на Java и фронтенд на TypeScript/Angular, которые обеспечивают работу Soda Cloud. Мы — продуктовые инженеры, а не исполнители тикетов: вы будете владеть функциями от начала до конца, общаться с пользователями, формировать дизайн вместе с продакт-менеджером и запускать продукт от базы данных до интерфейса, не дожидаясь передачи задач. Мы также работаем агентно: ИИ-агенты для написания кода — часть ежедневного рабочего процесса, а не эксперимент на стороне. Что вы будете делать Создавать функции от начала до конца: бэкенд-API, изменения в базе данных, фронтенд-интерфейс — и самостоятельно запускать их в продакшн. Проектировать и реализовывать бэкенд-сервисы для мультитенантной SaaS-платформы. Работать с реляционными базами данных (MySQL): проектирование схем, оптимизация запросов, моделирование данных. Создавать фронтенд-функции, которые будут чистыми, быстрыми и не мешают пользователю. Оптимизировать производительность всего стека и писать тесты на каждом уровне (модульные, интеграционные, e2e). Встраивать агентные функции в продукт: рабочие процессы на основе LLM, которые помогают пользователям находить, понимать и исправлять проблемы с данными. Улучшать наши системы для агентной разработки: инструкции для агентов, навыки и циклы обратной связи через тесты, которые делают агентов эффективными во всей кодовой базе. Работать напрямую с продуктом, дизайном и клиентами, чтобы решать, что создавать. Ваше мнение здесь важно. Процесс найма Просмотр резюме 15-минутный телефонный разговор Первое техническое собеседование (45 минут) Второе техническое собеседование (60 минут) Оценка культурного соответствия (45 минут) Мы отвечаем на каждую заявку, и каждый кандидат получает ответ в течение 3–5 дней после каждого этапа. Если это не однозначное «да», значит, это «нет», и мы сообщим вам об этом быстро и вежливо.

Что ждём от вас

• Что вы должны иметь
• 5+ лет разработки ПО в продуктовой компании: вы владели значимыми частями реальной продакшн-системы.
• Уверенный Java: REST API, взаимодействие с базами данных, асинхронная обработка.
• TypeScript и современный фронтенд-фреймворк: предпочтителен Angular (именно он обеспечивает работу Soda Cloud).
• Фундаментальные знания фронтенда: сложные интерфейсы, компонентная архитектура, управление состоянием, производительность, адаптивный дизайн.
• Уверенный SQL в бэкенд-контексте: проектирование схем, оптимизация запросов, миграции в продакшене. Мы используем MySQL и ClickHouse.
• Тестирование как привычка: вы действительно пишете тесты, включая e2e (Cypress/Playwright).
• Архитектурное мышление: вы проектируете API с точки зрения потребителя и понимаете, как эти решения влияют на потоки данных и задержки во всем стеке.
• Свободное владение DevOps: контейнеры, CI/CD, инфраструктура как код, уверенная работа в Linux.
• Агентная инженерия: вы выпускаете продакшн-код с помощью ИИ-агентов для написания кода (Claude Code, Cursor или аналогичных) в цикле разработки и умеете эффективно ими управлять, сохраняя высокую планку качества.
• Самостоятельность: вам не нужен постоянный контроль в распределенной асинхронной команде, работающей в 12+ странах.
• Свободный английский.
• Будет плюсом
• Мультитенантный SaaS в масштабе; опыт работы в быстрорастущем стартапе.
• Чувство дизайна: вы можете заметить смещенный на один пиксель элемент.
• Python: на нем работает наш стек для инженерии данных.
• Опыт встраивания агентных рабочих процессов в продукт: функции на основе LLM, агенты, использующие инструменты, или автоматизация на основе ИИ, запущенная для реальных пользователей.
• Опыт в сфере качества данных, управления данными, наблюдаемости данных или мониторинга ML.
• Преимущества

Что предлагаем