О компании
Компания Arrive направляет клиентов и сообщества к светлому будущему и более комфортным городам. Как глобальная команда, компания трансформирует городскую мобильность.
Один из ключевых брендов в Arrive — Parkopedia. Parkopedia — ведущий в мире поставщик сервисов для подключенных автомобилей, которым пользуются миллионы водителей и организации, такие как Apple, Here, TomTom, а также 20 автомобильных брендов от Audi до Volkswagen. Его миссия — предоставлять лучшие данные и сервисы для автомобилей, делая мобильность экологичной, эффективной и удобной.
Роль
В качестве ведущего инженера Python вы станете техническим лидером в команде Data Science Products и в организации Data, Analytics and AI компании Arrive. Команда Data Science Products ежедневно обрабатывает миллиарды сложных данных с датчиков, чтобы создавать продвинутые продукты машинного обучения, которые помогают миллионам водителей парковаться или заряжать электромобили. Например, компания прогнозирует доступность парковочных мест в городах по всему миру и предоставляет водителям маршруты, которые сокращают время поиска места рядом с их пунктом назначения.
Это роль инженера-программиста с фокусом на данных. Компания ищет эксперта в Python и распределённых системах, который умеет проектировать, строить и масштабировать сервисы и архитектуры данных. Вы будете влиять на техническую стратегию и продвигать лучшие практики среди инженеров и специалистов по данным.
Как внести вклад
•Архитектура и реализация: возьмите на себя ответственность за техническую дорожную карту процессов обработки данных на базе Spark, чтобы обеспечить производительность, экономичность и масштабируемость пайплайнов Airflow. Вы будете улучшать существующие сервисы через практическую разработку и решать сложные проблемы с производительностью, конкуренцией и системными ошибками.
•Продвижение инженерного мастерства: определяйте стандарты для эффективного, тестируемого и повторно используемого кода на Python по всей организации, чтобы сервисы оставались надежными, устойчивыми и удобными для расширения другими инженерами.
•Связь стратегии и исполнения: сотрудничайте с дата-сайентистами для преобразования требований к моделированию в высокопроизводительные производственные сервисы. Архитектуры данных и дизайн пайплайнов будут напрямую влиять на API для предсказаний в реальном времени, поэтому необходимо проектировать с учетом задержек, актуальности и надежности данных.
•Модернизация инфраструктуры: развивайте инфраструктуру как код (AWS) и CI/CD пайплайны, чтобы идти в ногу с передовыми подходами. Вы лично будете участвовать в автоматизации и паттернах наблюдаемости, которые позволяют с высокой уверенностью и без простоев разворачивать свежие данные и производственные сервисы.
•Развитие возможностей работы с данными: руководите практической разработкой улучшений платформы, таких как создание feature store для машинного обучения и построение автоматизированных систем мониторинга данных для обеспечения целостности данных и воспроизводимости моделей.
•Масштабирование практик ИИ: ведите внедрение ИИ на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения, развивая внутренние практики кодирования и обеспечивая надежность и поддерживаемость систем.
О вас
Вы — командный инженер-лидер, который гордится своим значительным влиянием на несколько команд. Вам нравится стратегическая задача проектирования систем, при этом вы решаете технически сложные задачи, пиша код. Вы увлечены созданием надежных систем, которые решают реальные задачи, и цените автономию в руководстве крупными техническими инициативами.
Требования
•Обширный опыт создания и масштабирования приложений с интенсивной обработкой данных в продакшене, с успешным руководством техническими инициативами от идеи до внедрения.
•Экспертный уровень владения Python и его экосистемой для работы с данными (Numpy, Pandas), включая проектирование фреймворков для задач обработки данных.
•Глубокое понимание распределённых движков обработки данных, таких как Apache Spark.
•Умение рассуждать о полном жизненном цикле данных — от их сбора до обслуживания в реальном времени — проектные решения должны соответствовать требованиям по производительности API и актуальности данных.
•Уверенное владение Linux, контейнерами (Docker) и инфраструктурой как кодом для облачных развертываний (предпочтительно AWS).
•Страсть к повышению инженерных стандартов через парное программирование и детальные код-ревью, чтобы помогать другим инженерам развивать техническую экспертизу.
О компании Arrive
Arrive, включая бренды EasyPark, Flowbird, RingGo, ParkMobile и Parkopedia, является ведущей глобальной платформой мобильности. Присутствуя более чем в 90 странах и 20 000 городах, компания помогает людям и принимающим решения делать более разумный выбор в области городской мобильности и облегчает опыт путешествий по всему миру. Arrive предлагает уникальное сочетание ключевых компонентов для повышения комфортности городов: от умных платежей и оптимизированных парковок до снижения трафика на основе данных и поддержки реинвестиций в общественный транспорт и зеленые зоны.
