О нас
Financial Times (FT) — одна из ведущих в мире организаций, предоставляющих бизнес-новости и информацию. Мы признаны во всем мире за наш авторитет, честность и точность. Мы предоставляем широкий спектр необходимых услуг, включая новости, комментарии, данные и анализ, для растущей аудитории международно ориентированных бизнесменов.
В FT журналистика золотого стандарта — это только начало. Наша команда Product & Tech из 500 человек держит нас впереди постоянно меняющегося цифрового ландшафта, ежедневно предоставляя передовые продукты более чем одному миллиону цифровых подписчиков.
Команда Storyfinding
Команда Storyfinding находится в центре инноваций между редакцией FT и технологией. Мы тесно сотрудничаем с командой Computational Journalism, чтобы обнаруживать и масштабировать новые способы поиска историй, скрытых в сложных или неструктурированных данных.
Наша миссия — превращать индивидуальные расследования в повторно используемые инструменты и продукты данных, которые позволяют большему числу журналистов рассказывать истории, которые иначе остались бы нерассказанными. Здесь инженерия встречается с журналистикой — вы можете видеть прямое влияние своей работы на главной странице FT.
С момента создания команда Storyfinding помогла раскрыть более 10 эксклюзивных историй, включая «Европа готовится к войне, поскольку фабрики оружия расширяются в три раза быстрее» и «Цены на подержанные Tesla падают в США и Великобритании».
Мы — кросс-функциональная команда из инженеров-программистов, инженеров данных, ML Ops инженеров и менеджеров продуктов. Мы сочетаем строгие инженерные практики с быстро меняющимися потребностями редакции, быстро доставляя решения, при этом сохраняя наши системы надежными, безопасными и легкими для развития.
О роли
Мы ищем старшего инженера-программиста 1 уровня, который сыграет ключевую роль в проектировании, создании и эксплуатации бэкенд-систем и сервисов, поддерживающих расследовательскую и редакционную работу Storyfinding.
Это практическая роль старшего индивидуального участника с основным фокусом на бэкенд-разработке. Вы будете отвечать за проектирование и создание надежных бэкенд-систем и сервисов, при этом поддерживая, что инженерия данных является ключевой частью работы. Вы будете участвовать в разработке и поддержке критически важных конвейеров данных и продуктов данных, помогая устанавливать шаблоны и стандарты, которые позволят команде масштабировать свое влияние.
Над чем вы будете работать
•Проектирование и эксплуатация конвейеров данных, которые собирают, очищают, обогащают и моделируют сложные наборы данных для расследовательской журналистики.
•Создание устойчивых, наблюдаемых рабочих процессов данных для поддержки событий с высоким трафиком и критичных по времени, таких как выборы или крупные экономические объявления.
•Разработка общей инфраструктуры данных и инструментов, которые превращают разовые расследования в повторно используемые возможности для всей редакции.
•Работа с неструктурированными и полуструктурированными источниками данных (документы, отчеты, собранный контент, API) для создания качественных, доступных для запросов наборов данных.
•Сотрудничество с журналистами, менеджерами продуктов и инженерами для преобразования редакционных вопросов в масштабируемые решения на основе данных.
Основные обязанности
•Проектировать, создавать и поддерживать масштабируемые и устойчивые бэкенд-сервисы, API и инфраструктуру.
•Обеспечивать высокие стандарты качества программного обеспечения через тестирование, документацию, наблюдаемость и безопасность во всех системах.
•Проектировать, создавать и поддерживать масштабируемые, надежные конвейеры данных и наборы данных в облачной среде.
•Работать с OLTP и OLAP хранилищами данных для поддержки как приложений, так и аналитических задач.
•Тесно сотрудничать с журналистами и другими техническими коллегами для формирования решений на основе данных, которые напрямую поддерживают рассказывание историй.
•Лидировать своим примером в лучших инженерных практиках, включая ревью кода, документацию и прагматичные архитектурные решения.
•Поддерживать и наставлять младших инженеров через парное программирование, обратную связь и обмен знаниями.
•Определять области, где ИИ и новые технологии могут помочь в редакции, и уметь предлагать идеи.
•Активно участвовать в процессе сбора требований и иметь желание регулярно встречаться с редакторами и журналистами, если это необходимо.
О вас
Мы ищем любознательного, прагматичного человека, мотивированного результатом. Вам нравится работать с неупорядоченными реальными данными, вы глубоко заботитесь о надежности и ясности, и вам комфортно работать в среде, где приоритеты могут быстро меняться в связи с редакционными сроками.
Необходимые навыки
•Сильный опыт работы бэкенд-инженером в проектировании и создании производственных распределенных систем и API в облачной среде.
•Отличные навыки программирования на Python для разработки бэкенд-сервисов, интеграции систем и обработки данных.
•Уверенный опыт работы инженером данных с ключевыми навыками поддержки производственных конвейеров данных и использования инструментов оркестрации рабочих процессов, таких как Apache Airflow.
•Опыт работы с облачными платформами, особенно AWS.
•Знакомство с современными инженерными практиками, включая контроль версий, CI/CD и автоматизированное тестирование.
•Умение четко общаться как с техническими, так и с нетехническими заинтересованными сторонами.
•Интерес к изучению новых технологий и подходов, связанных с ИИ и агентным ИИ.
•Интерес к журналистике, расследованиям или использованию данных для ответа на реальные вопросы.
•Опыт или образование в области Data Science (DS) очень ценится для этой роли, так как мы активно используем ИИ во многих наших кейсах.
Желательные навыки
•Сильные навыки SQL и опыт проектирования и работы с реляционными и аналитическими базами данных.
•Опыт работы с базами данных, такими как BigQuery, Redshift, PostgreSQL, SingleStore или MongoDB.
•Опыт работы с неструктурированными или полуструктурированными данными в больших объемах.
•Хорошее понимание моделирования данных, архитектуры данных и компромиссов между различными подходами к хранению и обработке.
•Комфорт при выполнении задач бэкенд-разработки помимо чисто конвейеров данных.
•Опыт создания внутренних инструментов или легковесных пользовательских приложений.
•Опыт создания простых пользовательских интерфейсов и/или желание это делать (например, с использованием таких фреймворков, как Streamlit).
Ценности, которые мы ценим
•Любознательность и аналитический склад ума, сильные навыки решения проблем.
•Прагматизм и ориентация на результат, умение балансировать техническое качество с редакционными сроками.
•Готовность к сотрудничеству и щедрость в обмене знаниями.
•Комфорт при работе с неопределенностью и меняющимися требованиями.
•Системное мышление, способность видеть, как отдельные конвейеры и инструменты вписываются в более широкую платформу.
•Мотивация к обучению и постоянному совершенствованию.
•Командный игрок, который процветает в кросс-функциональной среде и ценит коллективный успех.
Наша технология
Мы не ожидаем, что вы будете экспертом во всем. Наш текущий стек включает:
•Языки: Python, SQL
•Облако и инфраструктура: AWS
•Конвейеры данных и оркестрация: Apache Airflow, AWS ECS
•Базы данных: BigQuery, Redshift, PostgreSQL, SingleStore, MongoDB
•Контроль версий и CI/CD: GitHub, CircleCI
•Фронтенд (небольшая часть роли): Streamlit
Это уникальная возможность использовать свои технические навыки для вклада в дата-журналистику. Вы будете создавать контент для читателей FT, используя данные, чтобы сделать новости доступными, понятными и значимыми.
Взамен мы можем предложить вам
•Годовая бонусная программа
•25 дней оплачиваемого отпуска
•Круглосуточная программа поддержки сотрудников
•Страхование жизни
•Расширенная политика по уходу за ребенком
•Пособие на питание
•Карта Multisport
•Внутренние и внешние обучающие программы
•Ваш собственный бюджет на обучение (для конференций, курсов и т.д.)
В настоящее время мы работаем по гибридной модели, которая требует от сотрудников работать на месте 50% времени, в зависимости от требований роли и регулярного пересмотра. Хотя запросы на гибкий график будут рассмотрены, не все схемы подходят для всех ролей.
