Principal Infrastructure Architect: Data Platform

Задачи: — Установление и поддержка инфраструктурных паттернов для рабочих нагрузок данных. — Проектирование и поддержка эталонных паттернов для платформ данных ZoomInfo: стриминг и месседжинг (Kafka/Confluent, Pub/Sub), операционные базы данных (PostgreSQL/Cloud SQL, MongoDB), аналитические хранилища (BigQuery, Snowflake), поиск (Elasticsearch/Solr), оркестрация и обработка пайплайнов (Apache Airflow/Cloud Composer, Dataflow/Apache Beam), открытые форматы таблиц (Apache Iceberg). — Разработка Terraform-модулей, GitOps-воркфлоу и документированных стандартов для использования командами данных. — Определение CI/CD и GitOps паттернов для задач и пайплайнов данных, сотрудничество с платформенной и дата-инженерной командами для безопасной и автоматизированной доставки данных. — Установление паттернов производительности, стоимости и наблюдаемости, включая оптимизацию запросов и хранения, мониторинг, алерты и практики SLO. — Определение базовых паттернов для резервного копирования, восстановления и аварийного восстановления данных с целями RTO/RPO. — Сотрудничество с FinOps по расходам на уровне данных. — Проведение обзоров рабочих нагрузок команд на соответствие паттернам и помощь в выравнивании. — Проведение POC новых технологий данных и предложений поставщиков в рамках процесса закупок и жизненного цикла технологий. — Определение паттернов подключения управляемых поставщиками сервисов данных к GCP с учетом безопасности, сетей и контроля затрат. — Поддержка усилий по консолидации данных и управлению ими, включая классификацию, резидентство и политику доступа. — Создание эталонных реализаций, написание ADR и сотрудничество с командами для внедрения паттернов. — Участие в еженедельных архитектурных обзорах, расширение библиотеки стандартов и каталога ADR. — Проведение дизайн-ревью, воркшопов и консультирование команд по инфраструктурным вопросам. Требования: — Умение влиять и коммуницировать, представлять рекомендации с прототипами, бенчмарками и обоснованиями. — Опыт архитектуры облачной инфраструктуры на GCP и/или AWS, включая compute, Kubernetes (GKE или эквивалент), VPC, IAM, стоимость и надежность. — Сильные навыки Terraform и GitOps, включая проектирование и ревью модулей. — Умение с уверенностью оценивать дизайн сервис-меш и сетей. — Практический опыт работы с инфраструктурой данных в масштабе от нескольких терабайт до петабайт с высокими нагрузками и чувствительностью к задержкам. — Глубокий опыт в минимум двух областях данных: стриминг и обработка потоков (Kafka/Confluent, Flink), реляционные операционные базы (PostgreSQL), NoSQL (MongoDB), колоночная аналитика и lakehouse (BigQuery, Snowflake, Iceberg), поиск (Elasticsearch/Solr), оркестрация и обработка пайплайнов (Airflow, Dataflow/Beam). — Навыки оптимизации производительности и стоимости, диагностики и исправления медленных или дорогих рабочих нагрузок. — Способность разрабатывать и тестировать прототипы, предпочитая рабочие решения диаграммам. — Опыт проведения технических оценок технологий и подготовки рекомендаций для руководства и закупок. Преимущества: — Опыт поддержки миграции lakehouse или data mesh с инфраструктурной стороны. — Реализация контроля классификации данных, резидентства и соответствия GDPR/CCPA на уровне инфраструктуры. — Опыт эксплуатации графовых или распределённых SQL баз данных. — Знание инфраструктурных требований AI/ML рабочих нагрузок. — Опыт создания или применения AI-усиленных рабочих процессов для разработчиков или архитекторов. — Участие в архитектурных советах или аналогичных органах управления. Образование и опыт: — Степень бакалавра в области компьютерных наук, технической области или эквивалентный практический опыт. — 10–15+ лет опыта в облачной инфраструктуре, платформенной или дата-инфраструктурной инженерии, включая несколько лет установления паттернов и стандартов, от которых зависят несколько команд. Условия: — Удалённая работа. — Годовая зарплата от $157,500 до $247,500 USD. — Дополнительная компенсация, включая бонусы, комиссионные, акции и другие льготы.