AI Senior Support Engineer

Задачи: — Поддержка и развитие платформенного шелла, включая аутентификацию и интеграцию SSO — Управление навигацией и компонентами приложения на современном фронтенд-фреймворке (например, React / TypeScript) — Управление арендаторами и пользователями с учетом мультиарендности — Создание и поддержка конвейеров загрузки данных — Управление и расширение оркестрационных рабочих процессов в Dagster — Разработка и поддержка логики трансформации в dbt и SQL — Работа с хранилищем данных на Google Cloud Platform (BigQuery) — Поддержка семантического слоя в Cube, включая определение метрик и моделирование данных — Кастомизация и обновление встроенных аналитических компонентов Embeddable — Поддержка темизации и актуализация SDK Embeddable — Ведение централизованной документации в Confluence, включая диаграммы баз данных DBML — Фиксация знаний для передачи и обеспечения непрерывности — Работа с целями по результатам: решение критичных проблем в течение одного рабочего дня, снижение дефектов, обеспечение доступности в рабочие часы — Использование свободного времени на профилактическое обслуживание, усиление и подключение новых источников данных и интеграций Требования: — Опыт AI-first разработки с использованием Claude Code или аналогичных инструментов AI-поддержки на всех этапах жизненного цикла разработки — Сертификация или готовность пройти профессиональные курсы Anthropic — Опыт full-stack разработки, включая современные фронтенд-фреймворки (React / TypeScript), реализацию аутентификации/SSO и архитектуру мультиарендных приложений — Практический опыт работы с Dagster или аналогичными инструментами оркестрации — Сильные навыки работы с dbt и SQL для трансформации данных — Опыт работы с BigQuery и стеком данных Google Cloud Platform — Опыт работы с Cube или аналогичными инструментами семантического слоя и определения метрик — Знакомство с инструментами встроенной аналитики (Embeddable или аналогичные), кастомизация компонентов, темизация, интеграция SDK — Умение работать самостоятельно и взаимодействовать с клиентскими заинтересованными сторонами — Дисциплина в ведении документации: Confluence, DBML/ER диаграммы — Готовность работать в основные часы, согласованные с часовым поясом Чикаго (CT) Желательно: — Опыт поддержки аналитических/BI платформ для корпоративных или спортивных/медийных клиентов — Опыт установки SLA-целей (время решения, доступность) и отчетности по ним Условия: — Занятость 80 часов в месяц с полным покрытием платформенного шелла, стека данных/семантики и поддержки Embeddable — Требуется резервное покрытие для обеспечения непрерывности в случае отсутствия, с возможностью четкой передачи контекста