Описание
GR8_TECH строит B2B iGaming платформы для операторов, которые стремятся быть лидерами. Мы предоставляем технологии полного цикла, созданные для масштабирования — от бесшовных интеграций и экспертного консалтинга до долгосрочной операционной поддержки. Наша платформа обслуживает миллионы активных игроков и способствует реальному росту бизнеса. Это iGaming платформа для чемпионов. Более 1000 GR8 людей в разных локациях и часовых поясах — мы не просто поставляем технологии, мы помогаем операторам строить истории успеха в разных брендах, рынках и регионах.
Задачи
•Проектирование и реализация масштабируемых слоев трансформации данных, организация сырых данных в валидированные, production-grade дата-марты.
•Построение и оптимизация моделей семантического слоя, обеспечение согласованности метрик и определений на всех отчетных поверхностях.
•Установление стандартов моделирования данных с использованием оптимальных форматов хранения (Parquet, ORC, AVRO) и движков хранения (PostgreSQL, ClickHouse, Redshift/BigQuery).
•Разработка и поддержка end-to-end пайплайнов приема данных, интегрирующих внутренние сервисы и сторонние потоки событий (Kafka, Kinesis, внешние API).
•Автоматизация тестирования качества и целостности данных для выявления поломок пайплайнов и скрытых изменений схем до того, как они достигнут downstream-потребителей.
•Тюнинг производительности запросов и устранение узких мест пайплайнов, активное управление индексированием, партиционированием данных и планированием задач.
•Предоставление data-centric сервисов путем создания и управления производительными REST API с использованием современных фреймворков (FastAPI, Flask или Aiohttp).
•Обеспечение детального контроля доступа к слоям данных через RBAC, row-level security (RLS) и column-level masking.
•Автоматизация CI/CD воркфлоу и деплоев с использованием Docker, GitLab CI и Terraform в облачной инфраструктуре.
•Сотрудничество с продакт-менеджерами, software-инженерами и аналитиками для перевода бизнес-логики в поддерживаемые технические требования.
•Участие в тщательных код- и архитектурных ревью, соблюдение строгих стандартов тестирования (unit, integration, TDD/BDD).
•Документирование системных дизайнов и схем каталога данных, обеспечение их доступности и самообслуживания в рамках организации.
Требования
•3+ года продуктового опыта в Data Engineering, Software Engineering или смежных распределенных системах данных.
•Подтвержденная экспертиза в SQL и базах данных: серьезный практический опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL) и современными аналитическими/колоночными хранилищами данных (ClickHouse, BigQuery или Redshift).
•Продемонстрированные навыки работы с пайплайнами и распределенными вычислениями: практический опыт оркестрации распределенных задач (Spark, Trino, Flink) и работы с движками потоковой передачи событий (Kafka, RabbitMQ или Kinesis).
•Прочные основы software-инжиниринга: умение писать чистый, модульный Python для data-приложений, оркестрации пайплайнов и REST API.
•Грамотность в Linux, контейнерах и CI/CD: уверенное написание Dockerfiles, настройка CI/CD пайплайнов (GitLab CI, GitHub Actions) и использование системы контроля версий Git.
•Дисциплина качества данных: непосредственный опыт реализации автоматизированного тестирования данных, валидации схем и наблюдаемости пайплайнов.
Будет плюсом:
•Практический опыт работы с Infrastructure as Code (Terraform) и облачными сервисами AWS.
•Практическое знакомство с инструментами управления метаданными (DataHub, OpenMetadata).
•Понимание паттернов отказоустойчивости в распределенных системах (circuit breakers, rate limiting, connection pooling).
•Степень в области Computer Science, Software Engineering или эквивалентный практический опыт.
Условия
•Годовой бюджет, который вы распределяете на: спорт, медицину, ментальное здоровье, домашний офис, языки.
•Оплачиваемый декретный/отцовский отпуск + ежемесячное пособие на уход за ребенком.
•20+ дней отпуска, неограниченный больничный, экстренные отгулы.
•Remote-first + техническая поддержка + компенсация коворкинга.
•Командные мероприятия (онлайн/офлайн/оффсайт).
•Культура обучения с внутренними курсами + программами развития.
