# О компании
Leadfeeder превращает B2B-сайты в генераторы лидов. Каждый день потенциальные покупатели посещают ваш сайт и уходят, не заполнив форму. Leadfeeder раскрывает, какие компании стоят за этим трафиком, показывает, что их интересует, и помогает командам действовать, пока интерес высок.
Соединяя поведение на сайте с данными о компаниях, сигналами намерений и автоматизированными рабочими процессами, Leadfeeder помогает маркетинговым и продажным командам приоритизировать правильные аккаунты и превращать анонимный трафик в квалифицированный конвейер продаж.
Мы — международная команда с приоритетом на удалённую работу, создающая следующее поколение технологий генерации лидов для B2B-маркетологов.
Роль
Мы ищем старшего инженера по данным, который присоединится к нашей команде Platform Data и возьмёт на себя ведущую роль в наших производственных конвейерах данных — системах, которые обеспечивают продуктовый опыт Leadfeeder, от сбора и обогащения сигналов веб-посещений до доставки данных о намерениях и информации об аккаунтах клиентам почти в реальном времени.
Это глубоко техническая роль, ориентированная на инженерное руководство производственным уровнем данных — конвейерами, потоковой инфраструктурой и облачными системами, которые превращают необработанные сигналы в продукт. Надёжность, масштабируемость и качество инженерии — это стандарты. Платформа, которую вы создадите, — это то, что клиенты видят каждый день.
Вы будете тесно сотрудничать с продуктовыми и инженерными командами, чтобы проектировать, строить и эксплуатировать конвейеры, потоковые системы и облачную инфраструктуру, которые перемещают данные через Leadfeeder в масштабе. Вы будете формировать, как мы собираем, обрабатываем, обогащаем и предоставляем производственные данные — определяя стандарты, инструменты и архитектуру, которые делают нашу платформу данных конкурентным преимуществом.
Обязанности
•Проектировать, строить и эксплуатировать производственные конвейеры данных, которые обеспечивают функции продукта Leadfeeder — от сбора до обогащения, обработки и предоставления.
•Создавать и поддерживать потоковые и системы сбора данных в реальном времени, которые перемещают данные событий через платформу в масштабе и с низкой задержкой.
•Отвечать за облачную инфраструктуру, поддерживающую конвейеры — вычисления, хранение, сеть, безопасность, наблюдаемость — проектируемую и управляемую как код.
•Сотрудничать с продуктовыми и ML-инженерами для предоставления наборов данных и конвейеров, которые обеспечивают функции, ориентированные на продукт, и рабочие процессы AI/ML.
•Внедрять контроль качества данных, наблюдаемости и надёжности по всему конвейеру, чтобы проблемы выявлялись рано, инциденты были краткими, а последующие команды могли доверять данным.
•Продвигать инженерные практики в команде: код-ревью, тестирование, CI/CD для данных, инфраструктура как код, оптимизация производительности и дисциплина затрат.
•Работать в партнёрстве с инженерными, продуктовыми и ML-командами для преобразования продуктовых требований в масштабируемые, хорошо документированные системы данных.
Требования
•Более 10 лет практического опыта в области данных и/или разработки программного обеспечения с ведущей ролью в производственных конвейерах данных, которые обеспечивают продуктовые или клиентские системы (не только внутреннюю аналитику).
•Сильный инженерный бэкграунд — опыт разработки производственного уровня на Python, уверенное владение SQL, код-ревью, тестирование, CI/CD и операционное владение — всё это для вас естественно.
•Глубокий опыт работы с облачной инфраструктурой — AWS (S3, Kinesis/MSK, Lambda, ECS/EKS, IAM, сеть) или эквивалент; комфортно работать с инфраструктурой как кодом (Terraform, CDK или подобное).
•Опыт работы с потоковым или реальным временем сбора данных (Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming или подобное) в среду хранилища данных или lakehouse.
•Уверенный опыт работы с современными технологиями хранилищ данных / lakehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Athena или подобное).
•Практический опыт работы с инструментами трансформации данных, особенно dbt.
•Опыт создания и эксплуатации распределённых систем данных в масштабе — с осознанным вниманием к производительности, надёжности и затратам.
•Знакомство с инструментами и практиками контроля качества данных и наблюдаемости (Great Expectations, dbt tests, Monte Carlo или подобное).
•Опыт поддержки рабочих нагрузок AI/ML на основе производственных данных.
•Сильные коммуникативные навыки на английском языке, как письменные, так и устные, с умением эффективно сотрудничать с инженерными, продуктовыми и неинженерными заинтересованными сторонами.
•Комфортно работать в полностью удалённой среде.
•Физическое местоположение в Европе.
Желательно
•Знание инструментов каталогизации данных, фреймворков контрактов данных или принципов data mesh.
•Опыт работы в B2B SaaS и знакомство с данными о намерениях, веб-событиями, CRM, продуктовой аналитикой, биллингом и инструментами поддержки.
Преимущества
•Возможность работать с очень знающей, успешной и дружелюбной командой.
•Recharge Fridays — третья пятница каждого месяца — оплачиваемый выходной для всех в Leadfeeder.
•Международная, разнообразная, динамичная и преданная своему делу рабочая среда.
•Возможность работать удалённо с гибким графиком.
•Поддержка психического здоровья с помощью Auntie.
Leadfeeder привержен прозрачным практикам компенсации. Всем кандидатам, приглашённым на любой этап собеседования, будет предоставлен диапазон зарплаты и ключевые детали компенсации для этой роли до их первого разговора с нами.
