Seqana opracowuje oprogramowanie do monitorowania, raportowania i weryfikacji (MRV) węgla w glebie w rolnictwie regeneratywnym. Finansowana przez UE firma wykorzystująca obserwację Ziemi i uczenie maszynowe tworzy narzędzia, które mają sprawić, że pomiar węgla w glebie będzie tańszy, szybszy i bardziej powtarzalny. Jej platforma pomaga partnerom oceniać wyniki dotyczące emisji i pochłaniania dwutlenku węgla oraz wspierać rozwój programów kompensacji emisji i praktyk rolnictwa regeneratywnego.
Starszy inżynier oprogramowania, platforma danych
Rozwijaj platformę klimatyczną Seqana, która dostarcza wiarygodne i możliwe do audytu wyniki dotyczące węgla w glebie. Kieruj infrastrukturą GCP, potokami Python, procesami geoprzestrzennymi i praktykami inżynierskimi.
Opis
- Rozwijaj infrastrukturę, która przekłada badania naukowe na wiarygodne wyniki klimatyczne.
- Kieruj platformą, która prowadzi dane, modele i metody szacowania od badań i prac rozwojowych aż po możliwe do audytu materiały dla klientów.
- Dbaj o wersjonowanie danych, modeli i środowisk na każdym etapie.
- Wyznaczaj kierunek rozwoju platform dla programistów i praktyk inżynierskich w wielorepozytoriowym stosie Python, obejmującym środowiska, kontenery, szablony projektów, CI/CD i orkiestrację potoków.
- Kieruj infrastrukturą GCP, w tym architekturą, infrastrukturą jako kodem, monitoringiem, zarządzaniem kosztami i dostępem oraz dalszym rozwojem.
- Twórz procesy geoprzestrzenne do przechowywania i przetwarzania na dużą skalę danych wektorowych i rastrów o wysokiej rozdzielczości.
- Usprawniaj bazy danych wspierające modele i materiały dla klientów.
- Przygotowuj dokumentację projektową i oceniaj projekty kluczowej infrastruktury oraz potoków.
- Wspieraj rozwój inżynierów i przekazuj uwagi dotyczące projektowania i architektury w obszarze inżynierii oprogramowania i danych.
- Koordynuj cele infrastrukturalne, ustalaj priorytety i uzgadniaj działania zespołów inżynierii oprogramowania i danych.
- Współpracuj z inżynierami oprogramowania, inżynierami danych, naukowcami zajmującymi się danymi oraz inżynierami rozwiązań.
- Przekształcaj kod badawczy w niezawodną i odtwarzalną infrastrukturę.
Wymagania
- Co najmniej sześć lat doświadczenia w inżynierii, w tym znaczące doświadczenie w projektowaniu i utrzymaniu produkcyjnych systemów backendowych oraz potoków intensywnie przetwarzających dane.
- Udokumentowana odpowiedzialność za system od początku do końca, podejmowanie decyzji architektonicznych, tworzenie i recenzowanie dokumentacji projektowej oraz mentoring inżynierów.
- Ekspercka znajomość Pythona i dobra znajomość SQL.
- Doświadczenie w projektowaniu produkcyjnych schematów i modeli danych.
- Praktyczne doświadczenie z narzędziami do zarządzania przepływami pracy i potokami, takimi jak Airflow lub Dagster.
- Doświadczenie w śledzeniu eksperymentów i wersjonowaniu danych.
- Praktyczne doświadczenie w utrzymaniu produkcyjnej infrastruktury chmurowej, najlepiej w GCP.
- Doświadczenie z narzędziami do zarządzania infrastrukturą jako kodem, takimi jak Terraform lub OpenTofu.
- Doświadczenie z IAM, kontenerami i odtwarzalnymi środowiskami, takimi jak Docker lub devcontainers.
- Szerokie doświadczenie w cyklu życia oprogramowania, obejmujące pakowanie Pythona, kontenery, testowanie, CI/CD i obserwowalność.
- Umiejętność jasnej i bezpośredniej komunikacji ze współpracownikami technicznymi i nietechnicznymi.
- Silna motywacja do wspierania zrównoważonego rozwoju za pomocą technologii.
- Wykształcenie w dziedzinie inżynierii oprogramowania lub informatyki albo równoważne doświadczenie praktyczne.
- Doświadczenie produkcyjne z danymi rastrowymi i potokami geoprzestrzennymi będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie w tworzeniu systemów obsługi modeli, rejestrów modeli lub narzędzi MLOps, takich jak DVC lub MLflow, będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie w tworzeniu narzędzi BI lub pulpitów nawigacyjnych dla użytkowników nietechnicznych, takich jak Streamlit, będzie dodatkowym atutem.
- Doświadczenie w projektowaniu hurtowni danych z użyciem BigQuery, PostgreSQL lub dbt oraz w procesach inżynierii danych będzie dodatkowym atutem.
- Wcześniejszy kontakt z danymi obserwacji Ziemi, monitoringu środowiska lub nauk o glebie będzie dodatkowym atutem.
Benefity
- Stałe zatrudnienie na czas nieokreślony.
- Sześciomiesięczny okres próbny.
- 40-godzinny tydzień pracy.
- 30 dni urlopu rocznie.
- Duża odpowiedzialność i wpływ na kierunek techniczny firmy na wczesnym etapie jej rozwoju.
- Zmotywowany i zaangażowany międzynarodowy zespół.
- Możliwość obserwowania rozwoju nowej firmy i współtworzenia jej.
- Kultura inżynierska oparta na dokumentacji projektowej, przemyślanych przeglądach kodu i wspólnych praktykach.
- Przyjazne podejście do pracy zdalnej: do czterech dni zdalnie tygodniowo dla osób pracujących w Berlinie albo praca w pełni zdalna z innych miejsc w Niemczech; elastyczne godziny.
- Napoje i przekąski.
- Wydarzenia zespołowe.
- Możliwość wyboru sprzętu.