Описание проекта:
создание экосистемной Customer720 платформы.
Данные из банковских систем и CRM других бизнесов.
Задачи:
— Владеть архитектурой и развитием Data Core.
— Проектировать слои Bronze / Silver / Gold и модели данных.
— Исследовать банковские, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику.
— Строить pipelines от raw-данных до подготовленных data products.
— Разрабатывать трансформации на SQL / dbt / Python.
— Определять инженерные стандарты для ELT, data modelling, metadata, lineage и data quality.
— Развивать data catalog и metadata-as-code подход.
— Проектировать data contracts и интеграции Data Core с другими компонентами.
— Переводить исследовательские решения и ручные процессы в production.
— Работать с Git, CI/CD, Docker, Linux и закрытыми Dev/UAT-контурами.
Требования:
— Совокупный релевантный опыт не менее 6 лет обязательно.
— Банковские или fintech-данные.
— Core banking / legacy banking systems.
— Опыт работы Lead / Staff / Principal Data Engineer или сильного Senior с архитектурным ownership.
— Опыт проектирования и самостоятельной реализации data platform / DWH / Lakehouse.
— Customer 360 / Golden Record / MDM.
— Сильный SQL и уверенный Python.
— dbt или аналогичные transformation frameworks.
— Airflow / Dagster / Prefect или аналоги.
— Хорошее понимание data modelling, historization, grain и master entities.
— Практический опыт data quality, lineage и metadata management.
— Data Vault 2.0.
— OpenMetadata или другие data catalog solutions.
— Умение самостоятельно принимать технические решения и отвечать за результат.
— Опыт работы с плохо документированными источниками.
— Git, CI/CD, Docker, Linux.
— Практический AI-native способ разработки.
Условия:
— Оформление: ИП, ГПХ.
— Формат работы: полная занятость.
Задачи:
— Организация и развитие QA процессов для платформы управления производством.
— Взятие на себя ответственности за качество backend-решений и приложений для планирования производственных линий.
Требования:
— 5+ лет опыта в QA.
— Опыт в роли Team Lead или Senior QA.
— Опыт построения и управления QA процессами.
— Тестирование backend приложений.
— Знание Linux, Docker, облачных провайдеров (AWS/GCP/Azure).
— Умение работать с неполными требованиями.
— Сильные аналитические навыки.
— Практический опыт использования современных AI-инструментов.
Будет преимуществом:
— Опыт построения QA процессов с нуля.
— Наставничество QA инженеров.
— Опыт с AI-агентами, SAP/ERP, мобильным тестированием, DevOps, CI/CD.
— Опыт работы в стартапах.
Условия:
— Зарплата: $5,000 в месяц
— Удалённая работа
Задачи:
— Взять на себя ответственность за QA для платформы управления производством, с текущим фокусом на приложение для планирования производственной линии.
Требования:
— Опыт работы в QA не менее 5 лет.
— Опыт работы на позициях Lead/Senior QA.
— Опыт организации и ведения QA процессов.
— Опыт тестирования backend.
— Знание Linux, Docker, облачных провайдеров AWS, GCP, Azure.
— Умение работать с неполными требованиями.
— Сильные аналитические навыки.
— Практический опыт работы с современными AI инструментами.
Будет плюсом:
— Опыт построения QA процессов с нуля и наставничества QA инженеров.
— Опыт работы с AI агентами.
— Опыт работы с SAP/ERP.
— Опыт мобильного тестирования.
— Опыт работы с DevOps и CI/CD.
— Опыт работы в стартапах.
Удалённоlead
5 000 – 5 000 $
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
🕹 Список обязанностей: Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем. Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования.
Задачи:
— Прямая работа с CTO: архитектурные и операционные задачи инфраструктуры
— Поддержка и развитие кластеров Kubernetes: ArgoCD, Helm, GitLab CI/CD
— Код на Go: внутренние утилиты и CLI, экспортеры метрик, операторы и хелперы для платформы, правки в сервисах монорепозитория
— Инфраструктура как код — OpenTofu, Ansible
— Сетевой контур: маршрутизация, VPN, DNS, TLS, ingress, firewall, сегментация
— Docker / docker compose — локальные и staging-окружения разработчиков
— Первая линия реакции на инциденты: разбор алертов, эскалация, постмортемы
— Базовое администрирование сервисов — доступы, почта, админки
Требования:
— Kubernetes в проде — не «поднял minikube», а дежурил и чинил
— GitLab CI/CD, ArgoCD, понимание GitOps-подхода
— Сети — TCP/IP, DNS, NAT, VPN, TLS; умение читать tcpdump и не паниковать
— Docker, docker compose
— Ansible, OpenTofu (или Terraform)
— Linux на уровне уверенного администрирования
— Grafana и алертинг — дашборды, метрики и логи, настройка правил алертов, работа с Prometheus / Loki / Alloy
— Сбор метрик с сервисов в Kubernetes — экспортеры и sidecar'ы, ServiceMonitor / scrape-конфиги, обвязка приложений метриками, RED/USE-подход к дашбордам
— Kafka и NATS — не только «настроить», но и понимать семантику доставки, консьюмер-группы, отставание
— Опыт highload и финтеха — платёжные интеграции, деньги, требования к надёжности
— Готовность подключаться к инцидентам вне стандартных часов
— Английский — документация и переписка
Будет плюсом:
— Go — умение писать и поддерживать код, а не только читать: утилиты, экспортеры, правки в сервисах
— Опыт в iGaming
• Разработка и развитие модулей toolchain на Python: mors-linter, mors-builder, mors-deployer (CLI на Typer, packaging через uv/Hatchling). • Доработка и реализация интегрированного сценария на FastAPI: Web API (M-API), модули Repository, Transport, Deployment Orchestrator, Load, Administration;
Задачи:
— Поддерживать продуктовые чарты для платформенных продуктов, включая пользователей, проблемные области, нецелевые задачи и метрики успеха
— Определять и владеть видением, дорожной картой и OKR для основных возможностей платформы
— Выявлять и приоритизировать болевые точки разработчиков, используя качественные и количественные данные с фокусом на влияние
— Переводить потребности платформы в четкие продуктовые требования и приоритеты
— Сотрудничать с инженерной командой для оценки технических компромиссов и решений, ориентируясь на масштабируемые возможности платформы, а не на индивидуальные решения для команд
— Продвигать стандарты платформы среди команд
— Определять и отслеживать метрики успеха, такие как производительность разработчиков, надежность и эффективность затрат
— Согласовывать инвестиции в платформу с целями роста и масштабирования компании
— Проводить исследование через интервью с разработчиками, опросы Dev Experience, анализ прерываний поддержки, обзоры инцидентов и метрики платформы (например, DORA, надежность CI/CD)
— Руководить миграциями и устареваниями с эмпатией, ясностью и последовательностью
— Тесно сотрудничать с EM и старшими инженерами, проводя большую часть времени встраиваясь в инженерные команды
Требования:
— Сильное продуктовое мышление в сочетании с технической грамотностью в области разработки ПО, инструментов для разработчиков или систем
— Опыт работы с высокотехническими внутренними продуктами (платформы, инструменты, инфраструктура или системы для разработчиков)
— Способность эффективно работать в условиях неопределенности и конфликтующих приоритетов
— Доказанная способность оспаривать приоритеты и добиваться согласия среди внутренних заинтересованных сторон
— Склонность к использованию рычагов, стандартов и умолчаний, основанная на убеждении, что стандартизация раскрывает креативность
— Твердое концептуальное понимание/знакомство с облачными платформами и инфраструктурой, современными распределенными системами, компромиссами между надежностью и скоростью, абстракцией и гибкостью, стандартизацией и автономией команд, SLO, метриками DORA и метриками эффективности затрат
— Способность анализировать и оспаривать технические RFC и архитектурные предложения на концептуальном уровне, ориентированном на результат
Преимущества:
— Предыдущий практический опыт работы инженером-программистом или менеджером инженерной команды перед переходом в продуктовый менеджмент
Условия:
— Помощь с релокацией в Испанию (Барселона)
— Конкурентный финансовый пакет с акциями, отпуском и медицинской страховкой
— Ежемесячный щедрый бюджет на уроки на Preply.com, бюджет на обучение и время для саморазвития
— Доступ к бесплатным платформам поддержки психического здоровья
— Доступ к wellness- и фитнес-центрам, партнерским с Gympass по всей Испании
Описание команды:
Платформенный триб в Preply объединяет команды, отвечающие за внутренние основы, которые позволяют инженерам надежно и масштабируемо строить, развертывать и эксплуатировать Preply. В настоящее время в Preply около 200 инженеров, с планами увеличить команду еще на 100 в этом году, что делает платформенный триб критически важным для следующей фазы роста компании.
What You’ll Do: Huntress is looking for a highly strategic and collaborative Staff Software Engineer to drive the technical vision and architectural evolution of the Huntress Core Platform. While you will remain deeply hands-on developing the most complex features for the platform, your scope expands beyond standard delivery.
As a Principal Infrastructure Architect on our Infrastructure Architecture team, you will be the architecture team's partner to ZoomInfo's data engineering organization. You bring the infrastructure patterns, evaluation rigor, and cross-team alignment that help them build and run those platforms well on GCP.
We're looking for a QA Engineer to join a team of manual QA engineers. You'll own the quality of Platform functionality in a startup rhythm with short iterations and frequent releases.
As the Senior Staff Machine Learning Platform Engineer, you will own the technical vision and evolution of Faire’s ML platform. You will set standards, influence org-wide architecture, and lead complex, cross-functional initiatives that unlock data science velocity at scale.
Build and own an observability platform that ingests customer telemetry — events, logs, and traces — using OpenTelemetry and industry best practices. Deliver dashboarding and visualization capabilities that give Support and Field teams real-time visibility into system health, emerging issues, and trends — and help customers stay resilient at scale.
— Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем. — Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования.
-разрабатывать и дорабатывать масштабируемые высоконагруженные высокопроизводительные приложения. -выбирать технологии и паттерны проектирования для реализации, определять форматы хранения и передачи данных.