Описание: ETFbook — швейцарская SaaS-компания, предоставляющая данные, аналитику и индивидуальные решения в сфере биржевых фондов (ETF). Основана в 2020 году, цель компании — сделать глобальные данные об ETF доступными, применимыми и ценными для институциональных участников рынка, включая эмитентов ETF, провайдеров индексов, провайдеров фондовых услуг, маркет-мейкеров, биржи и buy-side институции.
Задачи:
•Отвечает за стандарт доставки: шаблоны, общие библиотеки, CI/CD, путь продвижения (promotion path)
•Отвечает за то, что проверяет CI: соглашения по моделированию и именованию, тесты, релизные гейты
•Отвечает за Terraform платформы и проектирует платформу под self-service
•Отвечает за модель governance Unity Catalog: классификация, lineage, sharing
•Отвечает за модель доступа и её аудит: персоны, привилегии, проверки прав
•Отвечает за observability, качество данных и бюджет затрат: телеметрия, SLA, проверки качества, маршрутизация алертов, атрибуция
•Отвечает за disaster recovery (вторичный регион, бэкапы, runbook по failover, репетиции), участвует в дежурствах и ведёт серьёзные инциденты
•Ведёт небольшие проекты от начала до конца и наставляет инженеров через код-ревью
Требования:
•6+ лет опыта в data engineering или работе с data-платформами, несколько из них — в задании технического направления и ведении проектов от начала до конца
•Глубокое знание Databricks и Unity Catalog: governance, compute policies, system tables
•Опыт внедрения data governance capability, а не только администрирования существующей
•Сильные навыки CI/CD и платформенной инженерии; Terraform, на котором строят другие
•Глубина в моделировании данных (Data Vault 2.0 или dimensional), достаточная для поддержания соглашений
•Опыт production-ответственности за resilience и observability
•Сильные коммуникативные навыки; умеет устанавливать стандарт и менять его, когда он неверен
•Английский язык — B2 или выше
Будет плюсом:
•Финансовые рыночные данные: справочные данные по ETF и фондам, первичные и вторичные данные
•Postgres serving layers в продакшене
•MLflow model serving
•Формальные governance фреймворки
•Опыт внедрения AI-assisted engineering в команде
Условия:
•100% удалённая работа из любой точки в пределах европейского часового пояса
•Конкурентный B2B контракт
•Интересные возможности роста в быстро развивающемся стартапе
•Значимая работа: помощь в развитии рынка данных ETF, сейчас самой быстрорастущей области финансов
•Реальное влияние на разработку продуктов: работа напрямую влияет на живые проекты, принося измеримые результаты в реальных приложениях
•Культура инноваций: сотрудничество с профессионалами технологий и финансов, где поощряются эксперименты и креативность
•Тимбилдинг-мероприятия не менее двух раз в год в различных европейских локациях
