TripleLift — это креативная SSP, работающая на базе TL Spark, нашего слоя агентного интеллекта. Мы объединяем креатив, предложение, аудиторию и измерения в единую систему, ориентированную на результат, охватывающую открытый интернет, розничные медиа и CTV. Наша платформа позволяет брендам и агентствам достигать измеримых результатов, одновременно помогая издателям максимизировать доход и сохранять высокое качество пользовательского опыта.
Обзор
TripleLift ищет старшего инженера по данным для присоединения к небольшой, но влиятельной команде инженеров по данным. Этот сотрудник будет отвечать за расширение и оптимизацию архитектуры наших конвейеров данных, а также за оптимизацию потоков и сбора данных для кросс-функциональных команд. Идеальный кандидат — опытный создатель конвейеров данных и специалист по обработке данных, который любит оптимизировать системы данных и строить их с нуля. Старший инженер по данным будет поддерживать наших инженеров-программистов, менеджеров продуктов, аналитиков бизнес-интеллекта и специалистов по данным в рамках инициатив, связанных с данными, и обеспечит оптимальную архитектуру доставки данных, которая будет последовательной во всех текущих проектах. Он должен быть самостоятельным и комфортно поддерживать потребности в данных нескольких команд, систем и продуктов. Правильный кандидат будет вдохновлен перспективой оптимизации или даже полного переосмысления архитектуры данных нашей компании для поддержки следующего поколения продуктов и инициатив, связанных с данными.
Обязанности
•Создавать и поддерживать оптимальную архитектуру конвейеров данных
•Исследовать и собирать большие, сложные наборы данных, которые соответствуют функциональным и нефункциональным бизнес-требованиям
•Определять, проектировать и внедрять внутренние улучшения процессов: автоматизация ручных процессов, оптимизация доставки данных, переосмысление инфраструктуры для большей масштабируемости и т.д.
•Строить инфраструктуру, необходимую для оптимального извлечения, трансформации и загрузки данных из широкого спектра источников данных с использованием Spark, EMR, Kafka и других технологий больших данных
•Работать с заинтересованными сторонами из разных команд, включая менеджеров продуктов, инженеров и аналитиков, чтобы помогать с техническими вопросами, связанными с данными, и поддерживать их потребности в инфраструктуре данных
Образование и требования
•Степень бакалавра в области компьютерных наук, смежной технической области или эквивалентный профессиональный опыт
•Минимум 5 лет профессионального опыта в области разработки программного обеспечения с сильным акцентом на процессы работы с данными и машинным обучением в производственной среде в масштабе
•Опыт оптимизации конвейеров больших данных и машинного обучения, таких как Spark и Kafka, в масштабе
•Базовые знания операций и процессов машинного обучения и искусственного интеллекта. Опыт работы с MLFlow, Feast, Ray и другими технологиями обучения ИИ является плюсом
•Понимание различных технологий баз данных, таких как OpenSearch, Druid, Clickhouse, InfluxDB и др.
•Подтвержденный опыт кросс-функционального моделирования данных
•Сильное владение SQL и экспертиза в одном или знакомство с несколькими из следующих языков: Python, Scala, Java
•Опыт работы с контейнеризацией, K8s и ArgoCD является плюсом
