О компании
В ClickUp мы создаём будущее работы: первое по-настоящему объединённое AI-пространство для работы, которое объединяет задачи, документы, чат, календарь и корпоративный поиск, всё это усилено контекстно-ориентированным искусственным интеллектом. Мы — компания, изначально основанная на AI. От каждого члена команды ожидается ежедневное использование AI, и мы оцениваем владение AI как часть нашего процесса найма.
Мы ищем ведущего инженера по данным (Staff Data Engineer), который возьмёт на себя ответственность за архитектуру и техническое видение нашей платформы данных. Это роль с высоким уровнем влияния и автономии, где вы установите технический стандарт для команды, обеспечите межфункциональное согласование стратегии инфраструктуры данных и решите наши самые сложные инженерные задачи. Вы будете работать с серверлесс-технологиями AWS, Snowflake, dbt и Terraform, но ваше влияние выходит далеко за рамки любого отдельного инструмента: вы будете формировать наше понимание надёжности, масштабируемости, стоимости и опыта разработчиков на уровне платформы.
Эта роль для тех, кто не просто строит отличные системы, но и делает инженеров вокруг себя лучше.
Обязанности
•Отвечать за техническую архитектуру платформы данных ClickUp, принимая проектные решения, которые балансируют масштабируемость, стоимость, надёжность и скорость.
•Определять и продвигать техническую дорожную карту инфраструктуры данных в сотрудничестве с руководством.
•Проектировать системы в масштабе: создавать фреймворки, абстракции и шаблоны, которые другие инженеры используют ежедневно.
•Возглавлять сложные межкомандные технические инициативы, охватывающие инженеринг данных, аналитический инженеринг, науку о данных и аналитику данных.
•Оптимизировать затраты на облачную инфраструктуру и вычисления, превращая эффективность в конкурентное преимущество.
•Строить и развивать наши конвейеры данных с использованием серверлесс-технологий AWS (Lambda, Fargate, Step Functions, Kinesis, S3, DynamoDB, Aurora), Snowflake и dbt.
•Устанавливать и поддерживать инженерные стандарты: наблюдаемость, тестирование, CI/CD, код-ревью и практики документирования.
•Проектировать и поддерживать инфраструктуру для AI/ML нагрузок, включая фреймворки для больших языковых моделей (LLM), конвейеры признаков, системы обучающих данных и мониторинг моделей.
•Наставлять старших инженеров, предоставлять технические рекомендации через обзоры дизайна и повышать общий инженерный уровень команды.
•Влиять на технические решения на уровне всей организации и представлять инженеринг данных в обсуждениях архитектуры на уровне компании.
Требования
•Значительный профессиональный опыт в инженерии данных или бэкенд/инфраструктурной инженерии, минимум 3 года на уровне старшего или ведущего инженера.
•Подтверждённый опыт владения архитектурой платформ данных или крупномасштабных распределённых систем.
•Глубокие знания AWS облачных сервисов (Lambda, Fargate, Step Functions, S3, Kinesis, DynamoDB, Aurora) и инфраструктуры как кода (Terraform и/или CDK).
•Экспертный уровень владения SQL и Snowflake (или эквивалентным облачным хранилищем данных), включая оптимизацию производительности и затрат.
•Сильный опыт работы с dbt и современными паттернами ELT/ETL в масштабе.
•Продвинутые навыки Python с акцентом на создание переиспользуемых библиотек, фреймворков и инструментов.
•Практический опыт работы с оркестрационными фреймворками (Airflow, Dagster или Prefect) в продуктивных средах.
•Опыт создания инфраструктуры данных для AI/ML: хранилища признаков, обучающие конвейеры, конвейеры эмбеддингов, сервисы моделей или интеграция LLM.
•Глубокое понимание потоковых и событийно-ориентированных архитектур (Kinesis, Kafka или эквивалент).
•Мастерство в CI/CD, Git workflow, контейнеризации (Docker) и автоматизации деплоя.
•Сильные коммуникативные навыки: умение писать технические RFC, влиять без формального авторитета и объяснять сложные компромиссы для нетехнических заинтересованных сторон.
•Опыт наставничества и развития инженеров с мышлением множителя.
Желательно
•Опыт эксплуатации платформ данных в высоком масштабе (хранилища данных на уровне петабайт, миллионы событий в секунду).
•Знакомство с парадигмами data mesh или data product.
•Опыт работы с FinOps практиками и управлением облачными затратами в масштабе.
•Предыдущий опыт в технической лидерской роли без прямых подчинённых (staff/principal IC трек).
•Вклад в open-source инструменты для работы с данными или технические сообщества.
Спонсорство визы
Обратите внимание, что в настоящее время компания не может спонсировать или принимать на себя спонсорство рабочей визы для ролей вне инженерии и продукта. Спонсорство для инженерных и продуктовых ролей не гарантируется и зависит от бизнес-потребностей конкретной роли в данный момент.
