О компании
Мы создаём новую категорию - интеллектуальную маркетинговую систему, которая меняет подход компаний к росту. Нам полтора года, мы растём на 20% месяц к месяцу, недавно закрыли seed-раунд на $6M, и нас используют 100+ брендов, которые разбираются в качестве. Недавно мы вошли в список 100 самых горячих стартапов Wired и в список Startups To Watch от Sifted.
Задачи
•Отвечать за платформу данных целиком - от загрузки данных из разных источников до трансформации, контроля качества и доставки в масштабе, принимая осознанные инфраструктурные решения, которые приносят эффект со временем
•Строить и поддерживать семантический слой на основе графов, который связывает неструктурированные маркетинговые сигналы со структурированными, запрашиваемыми данными, непрерывно обогащаемыми и обновляемыми
•Устанавливать и поддерживать стандарты качества данных - валидация схем, обнаружение аномалий и мониторинг, который выявляет проблемы раньше, чем их заметят клиенты
•Работать напрямую с основателями, AI-инженерами и продуктовыми командами, чтобы слой данных обеспечивал быструю итерацию по новым функциям и возможностям агентов
•Замыкать AI-data loop - поддерживать данные свежими и точными, чтобы агенты обучались на лучших сигналах, и использовать AI в основе самой инфраструктуры данных
•Помогать формировать инженерную культуру и повышать стандарты по мере роста команды - через код-ревью, архитектурные решения и то, как мы работаем вместе
Требования
•Сильный опыт построения и эксплуатации продуктовой инфраструктуры данных - пайплайны, хранилища, системы контроля качества и инструментарий вокруг них
•Опыт с современными паттернами инженерии данных - data mesh, data vault, data quality, data governance - а не классические ETL и архитектуры BI-хранилищ
•Сильное владение Python и современными инструментами данных (например, Dagster, Polars, DuckDB, Apache Iceberg, Apache Arrow, ClickHouse, Kafka)
•Внимание к качеству данных и масштабированию как к первоклассной инженерной задаче, а не как к второстепенному вопросу
•Крепкие основы в CS или инженерии, хотя исключительные кандидаты с иным опытом также приветствуются
Будет плюсом
•Опыт с инфраструктурой данных для AI-систем - пайплайны оценки, data flywheels или MLOps
•Опыт со streaming-архитектурами и real-time пайплайнами данных
Условия
•Значимая доля в компании на раннем этапе, отсутствие бюрократии и тот уровень влияния, который доступен только до того, как все остальные присоединятся
•Конкурентная зарплата, полноценное медицинское страхование, гибридная работа в Лиссабоне с гибким графиком и топовое оборудование
