Ведущий инженер по интеграциям (Integration Tech Lead)
Нужен ведущий инженер по интеграциям с рекламными платформами (Meta, LinkedIn, CM360, DV360). Вы возглавите команду из 2–4 инженеров, будете отвечать за архитектуру интеграций и при этом писать код сами: пайплайны на Python и GCP, данные в BigQuery и ClickHouse. Требуют 5+ лет в backend/data engineering, опыт лидерства, сильный SQL и английский B2, а также активное использование AI-агентов в разработке. Работа полностью удалённая с пересечением по времени с ЕС.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 40 похожих вакансий за 90 дней по всем рынкам вместе — отдельной выборки по рынку этой вакансии нет.
Что предстоит делать
<p>Мы ищем <strong>Integration Tech Lead</strong>, который возьмёт на себя ответственность за интеграции с рекламными платформами. <br>Это роль технического руководителя: вы руководите командой из <nobr>2–4 инженеров,</nobr> отвечаете за архитектуру и roadmap интеграций и при этом активно пишете код. Каждая цифра, которую наши клиенты видят в дашборде, начинается с API-вызова, сделанного одним из ваших пайплайнов, поэтому надёжность и корректность данных — в первую очередь ваша зона ответственности. Вы подчиняетесь напрямую CTO и вместе с продуктовой командой расставляете приоритеты в roadmap.</p><p><strong>Tech stack</strong> <br>Python 3.11 · GCP (Cloud Run services and jobs, Cloud Functions, Cloud Scheduler, Cloud Tasks, Cloud SQL, GCS, Secret Manager) · BigQuery, ClickHouse, PostgreSQL · Docker, Cloud Build, Pulumi, Terraform · Grafana, Slack · Claude Code</p><p><strong>Requirements:<br></strong></p><p><strong>General</strong> <br>• 2+ года руководства инженерами в роли tech lead, team lead или hands-on engineering manager: code review, планирование спринтов, менторство<br>• 5+ лет в backend или data engineering, с production-системами, которые вы сами поддерживали<br>• Опыт интеграции сторонних API в масштабе: rate limits, OAuth flows, webhooks, async reports<br>• Комфортно работать в полностью удалённой команде с часами, пересекающимися с часовыми поясами ЕС<br>• Английский B2 или выше. Большая часть нашего общения — письменная и асинхронная<br><strong><br>Technical</strong> <br>• Уверенный Python 3.11: production-grade код с обработкой ошибок, структурированным логированием и тестами<br>• Паттерны data pipeline на практике: идемпотентность, backfill, инкрементальная синхронизация, эволюция схемы<br>• GCP на уровне проектирования сервисов: Cloud Run services and jobs, Cloud Functions, Cloud Scheduler, Cloud Tasks, Cloud SQL, GCS, Secret Manager<br>• SQL значительно глубже базового уровня и комфорт при реализации реальной логики на нём. Большая часть этого пайплайна живёт в BigQuery scheduled queries и версионируемых миграциях BigQuery, а не в Python</p><p>• Написание FRD и поддержание технической документации в актуальном состоянии: контракты интеграций, модели данных, runbooks. Сегодня у нас нет этой дисциплины, и её внедрение — ключевая часть роли, а не бонус<br>• Мониторинг и алертинг, которые вы настраиваете сами: Grafana, логи, стратегии retry и backfill. Сегодня все пути алертов заканчиваются в Slack<br>• Docker и CI/CD, за которые будете отвечать вы. Сейчас эти сервисы деплоятся из вручную запускаемых скриптов без пайплайна и без тестов в CI. Выстроить это — часть работы, а не что-то, что вы получите в готовом виде</p><p><strong>Soft</strong> <br>• Вы руководите на практике: распределяете работу между людьми, ревьюите их код, разблокируете их и говорите «нет», когда это правильный ответ<br>• Системное мышление: вы видите всю цепочку от приёма данных через API до дашборда конечного пользователя<br>• Когда цифра выглядит неправильной, вы прослеживаете её до источника, прежде чем что-либо менять<br>• Управление задачами: ваш roadmap и доска вашей команды отражают то, что происходит на самом деле, и вы поднимаете риски, пока ещё есть время на них отреагировать<br>• Прагматичность и прозрачность, в том числе когда что-то ломается: вы рано сообщаете, что произошло и почему</p><p><strong>AI baseline</strong> <br>AI-assisted development — это то, как мы работаем, а не то, что мы пилотируем. Конкретно, что мы ожидаем с первого дня:<br>• Ежедневное использование AI coding agents (Claude Code, Cursor, Codex или аналоги): обязательно, а не «я попробовал один раз»<br>• 50%+ кода, который вы выпускаете, набрасывается агентами и ревьюится вами строка за строкой<br>• Способность запускать <nobr>2-4</nobr> агента параллельно на изолированных ветках или worktrees и самостоятельно мержить результаты<br>• Вы поддерживаете контекст агентов для своих проектов: CLAUDE.md / AGENTS.md, кастомные команды, rules-файлы. Как минимум 1 такой артефакт вы написали сами и поддерживаете в актуальном состоянии<br>• Вы автоматизируете как минимум 1 повторяющуюся рутину в месяц с помощью агента: отчёты, миграции, проверки релизов, генерацию тестов<br>• Вы умеете определять, когда агент ошибается, и выбрасывать результат. Что бы ни вышло в релиз, вы — инженер, который за это отвечает — мы спрашиваем об этом на собеседовании</p><p><strong>Nice to have</strong> <br>• Практический опыт с Meta Marketing API или LinkedIn Marketing API: breakdowns, attribution windows, async reports<br>• Опыт с оркестратором workflow (Airflow, Prefect, Temporal). Сегодня мы работаем на Cloud Scheduler и Cloud Tasks, и нам нужен взгляд на то, стоит ли это менять<br>• Экосистема programmatic и ad-server: CM360, DV360, StackAdapt, TikTok<br>• Рекламные метрики и то, как они вычисляются: impressions, clicks, conversions, ROAS, attribution models<br>• Домен healthcare или pharma, особенно обработка consent и PII<br>• Создание agent harnesses, оркестраторов или MCP servers; terminal-first workflow (tmux или эквивалент)<br>• Infrastructure as code. Наша инфраструктура в Pulumi, с Terraform для стека мониторинга</p><p><strong>Responsibilities</strong> <br>• Отвечать за архитектуру и эволюцию всех интеграций платформы: Meta Marketing API, LinkedIn Marketing API, CM360 и DV360, с StackAdapt и TikTok в процессе запуска<br>• Руководить командой из <nobr>2–4 инженеров:</nobr> code review, планирование спринтов, менторство, участие в найме<br>• Оставаться hands-on: вы сами пишете код, а также распределяете его<br>• Проектировать и поддерживать пайплайны от начала до конца: API рекламных платформ в BigQuery через Cloud Run Jobs, далее в ClickHouse через Cloud Functions и Cloud Tasks, при этом значительная доля трансформации выполняется в BigQuery scheduled queries<br>• Поддерживать в рабочем состоянии и меньшие интеграции, такие как пятиминутная синхронизация PostgreSQL в Airtable<br>• Писать FRD до начала интеграции и поддерживать техническую документацию в актуальном состоянии после её запуска<br>• Обеспечивать надёжность синхронизации: мониторинг, алертинг, обработка ошибок, стратегии retry и backfill<br>• Выстроить CI/CD, работу с секретами и покрытие тестами для этих сервисов<br>• Вести новые интеграционные проекты от оценки API до production-запуска<br>• Расставлять приоритеты в roadmap интеграций вместе с продуктовой командой<br>• Отчитываться перед CTO и согласовывать с ним архитектуру и технические стандарты</p><p><strong><br></strong><strong></strong></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/uppeople/vacancies/378250/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>
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
Ещё в Uppeople
2 активные вакансии в компании
Ведущий платформенный инженер (Laravel + Vue)
~844 500 – 1 689 000 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен ведущий инженер платформы на Laravel + Vue — приложение для фарма-маркетинга. Вы ведёте небольшую команду разработчиков и QA, при этом сами пишете код, проектируете фичи, пишете FRD и отвечаете за релизы и надёжность. Требуют 5+ лет фулстек-разработки, 2+ года лидерства, глубокий Laravel, Vue, PostgreSQL и работа с аналитическими хранилищами, плюс ежедневное использование AI-агентов. Полностью удалённо с гибким графиком и пересечением с EU-таймзонами.
Похожие вакансии
6 вакансий
ML Engineer
~1 745 300 – 2 252 000 ₸ оценка по стеку
Российская IT-компания ищет опытного ML Engineer для проектирования и разработки ML/NLP-пайплайнов, дообучения моделей и вывода их в production. Нужны 6–8 лет опыта в ML Engineering, уверенный Python и PyTorch, знание Transformers/BERT, LLM, RAG и fine-tuning, а также опыт работы с большими данными и SQL. Предлагают полностью удалённую работу или гибрид в Москве, реальные продуктовые ML/LLM-задачи и влияние на архитектуру; зарплата обсуждается индивидуально.
Старший DataOps инженер
~1 701 413 – 3 175 970 ₸ оценка
N-iX ищет старшего DataOps инженера для телеком-клиента из Азербайджана: нужно строить и развивать data-платформу на AWS — lakehouse на S3 и Iceberg, batch- и streaming-пайплайны на Spark/Flink/Kafka, токенизацию PII и управление доступом через Lake Formation. Требуется 4+ лет опыта Data Engineer/DataOps, глубокое знание AWS Data Analytics стека, Iceberg, Spark/PySpark, Kafka/MSK и IaC (Terraform/CDK), английский Upper-Intermediate+. Предлагают гибкий формат (удалёнка/офис), конкурентную зарплату, менторство, обучение и компенсацию образования.
Старший инженер AI-решений
~1 701 413 – 3 175 970 ₸ оценка
Softblues создаёт AI-агентов и автоматизацию процессов для компаний из Великобритании и Ирландии. Нужен старший инженер, который будет вести техническую часть клиентских проектов: разбираться в системах заказчика, проектировать архитектуру и доводить агентов от прототипа до продакшена. Требуется 6+ лет в разработке, 2+ года с LLM, опыт с Azure, Microsoft 365 и фреймворками агентов, а также уверенный английский (C1) и доступность в рабочие часы Великобритании. Работа удалённая, 20–40 часов в неделю.
Старший инженер-программист (Python, AI/LLM инфраструктура)
~2 243 670 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен старший инженер для разработки платформы, которая помогает командам запускать AI-модели в продакшене. Основная работа — писать сервисы на Python, разворачивать и масштабировать LLM-инференс на нескольких GPU, настраивать автоматизацию и следить за надёжностью. Требуется сильный Python, опыт эксплуатации LLM-сервисов и настройки vLLM, уверенный Linux и английский. Предлагают полностью удалённую работу, 20 дней отпуска и юридическую поддержку.
Python разработчик (MLOps)
~2 243 670 ₸ оценка по всем рынкам
KTS ищет опытного Python-разработчика в команду MLOps-инфраструктуры банка: развитие среды обучения и инференса моделей, Feature Store, AutoML, RAG/LLMOps и AI-обработка документов. Нужен Python от 3 лет (FastAPI, SQLAlchemy, AsyncIO), Docker/Kubernetes, понимание LLM и микросервисной архитектуры. Предлагают удалёнку по РФ, ДМС, корпоративные скидки и офис на Бауманской.
Ведущий аналитик больших данных
~2 243 670 ₸ оценка по всем рынкам
Аккредитованная IT-компания ищет ведущего аналитика больших данных для системы мониторинга деструктивного контента. Нужно координировать сбор и очистку данных, писать и оптимизировать сложные SQL-запросы под ClickHouse, PostgreSQL и Greenplum, строить методологии поиска аномалий и обучать аналитиков. Требуется от 4 лет опыта в анализе данных, экспертный SQL, уверенный Python и знание матстатистики; предлагают удалёнку или гибрид, официальное трудоустройство по ТК РФ и развитие за счёт компании.