Flexera розробляє програмне забезпечення для управління й оптимізації технологічних активів організацій зі складними ІТ-середовищами. Платформа Flexera One об’єднує дані про програмне забезпечення, SaaS, обладнання та хмарні ресурси, допомагаючи командам відстежувати витрати на SaaS, керувати ліцензіями й контролювати життєвий цикл ІТ-активів. Flexera також поєднує управління ІТ-активами з практиками FinOps, надаючи фінансовим і технічним командам інструменти для аналізу витрат на хмарні ресурси, ефективнішого їх використання та зниження ризиків у сфері безпеки й дотримання нормативних вимог. Продукти компанії допомагають підприємствам ухвалювати обґрунтовані рішення щодо витрат на технології та їх експлуатації.
Провідний інженер даних, Databricks Lakehouse (Індія, гібридний формат)
Розвивайте lakehouse Flexera на Databricks і серверні платформи на Python. Підтримуйте корпоративні SaaS-продукти для оптимізації витрат на технології, аналітики та ШІ/МО.
Опис
- Керуйте архітектурою та розробкою масштабованих хмарних серверних систем і API.
- Створюйте й експлуатуйте API-сервіси на Python, як-от FastAPI, що надають доступ до можливостей платформи даних.
- Проєктуйте й оптимізуйте схеми PostgreSQL, індекси, запити та міграції схем.
- Визначайте технічний напрям для надійності, масштабованості, продуктивності та економічної ефективності ресурсоємних навантажень обробки даних.
- Керуйте складними серверними проєктами від початкового задуму до запуску в робочому середовищі та подальшої експлуатації.
- Підтримуйте конвеєри CI/CD за допомогою GitHub Actions і Terraform та розгортайте зміни в робочому середовищі.
- Усувайте проблеми в API, базах даних і конвеєрах даних.
- Співпрацюйте з командами інженерії даних, фронтенду, платформи та SRE.
- Визначайте інженерні стандарти якості коду, тестування, CI/CD, спостережуваності й операційних практик.
- Консультуйте команди щодо технічних рішень і їх упровадження.
- Наставляйте інженерів молодшого та старшого рівнів.
- Застосовуйте сучасні практики у серверних системах, хмарних платформах і великомасштабній інженерії даних.
- Спрямовуйте проєктування та підвищення продуктивності lakehouse Flexera на Databricks для аналітики, ШІ/МО й розробки продуктів.
Вимоги
- Ступінь бакалавра або магістра з комп’ютерних наук чи інженерії або еквівалентний практичний досвід.
- Щонайменше 8 років досвіду серверної розробки.
- Практичний досвід розробки застосунків і сервісів на Python, зокрема API для робочого середовища.
- Глибокі знання реляційних СУБД, бажано PostgreSQL, зокрема проєктування схем, розробки й оптимізації складних запитів, інструментів міграції на кшталт Flyway та аналізу продуктивності планів запитів.
- Досвід проєктування, створення, розгортання й експлуатації REST API з FastAPI, Flask або еквівалентним фреймворком.
- Досвід створення й підтримки автоматизації розгортання CI/CD за допомогою GitHub Actions, Azure DevOps або подібних інструментів.
- Досвід роботи з інфраструктурою як кодом за допомогою Terraform або порівнянного інструмента.
- Здатність самостійно надавати хмарні ресурси.
- Досвід створення великомасштабних платформ даних або аналітики.
- Значний досвід у спостережуваності, моніторингу, розподіленому трасуванні, профілюванні запитів і діагностиці затримок.
- Досвід роботи з вимогами до безпеки, відповідності нормативам і корпоративного SaaS.
- Досвід у FinOps, оптимізації витрат на хмарні сервіси або корпоративних SaaS-платформах.
- Досвід роботи з AWS, зокрема ECS/Fargate, RDS, S3, IAM і Secrets Manager.
- Досвід створення серверних систем на основі ШІ, зокрема робочих процесів на основі LLM або агентів.
- Буде перевагою: досвід роботи з режимом Power BI Direct Lake і семантичним моделюванням для аналітики lakehouse.
- Буде перевагою: обізнаність із Mosaic AI, можливостями Databricks GenAI або реалізаціями feature store.
- Буде перевагою: внесок у Spark з відкритим кодом, матеріали для спільноти Databricks або кваліфікації на кшталт Databricks Certified Data Engineer Professional.
Переваги
- Конкурентна винагорода.
- Гнучкі формати роботи.
- Визначені траєкторії професійного зростання для старших технічних керівників.
- Культура співпраці, інклюзивності й технічної зосередженості.
- Рівні можливості працевлаштування.
- За запитом доступні адаптації робочого місця.