Вакансии

- Функциональное тестирование платформы OpenMetadata. - Проверка процессов сканирования источников данных (ingestion), профилирования данных, управления тегами и глоссариями.

- обеспечивать стабильную работу инфраструктуры данных и сопровождать существующие решения. - администрировать Linux-системы, разбираться в технических проблемах и устранять инциденты.

• Функциональное тестирование платформы OpenMetadata. • Проверка процессов сканирования источников данных (ingestion), профилирования данных и управления тегами и глоссариями.

Сбор данных из внутренних сервисов, LLM Gateway, GitLab, Jira, логов AI-агентов и других источников. Проектирование и наполнение баз данных и аналитических витрин для оценки использования CodeGen-платформы.

Location: Remote Workplace: Remote Hi, we’re Gravie. Our mission is to create health benefits that actually benefit small and midsize businesses and their employees. Our innovative benefit solutions and services are developed and delivered by a diverse group of unique people. We encourage you to be your authentic self - we like you that way. We’re building a near real-time streaming data platform on Kafka and Flink that turns operational data from across the business into canonical, contract-validated models, serving both operational applications and agentic workloads. We seek a Senior Data Engineer to build, extend, and operate it, owning the platform in production against its latency and throughput SLOs. This is a hands-on role with meaningful ownership of a live production platform. You are self-driven, calm under production pressure, and comfortable owning streaming systems in a regulated environment. You Will: Share full-lifecycle ownership of the streaming platform - architecture, implementation, production operations. - Run the platform in production: own latency/throughput SLOs, monitoring and alerting (e.g. Datadog) - including replays, per-source backfills, connector-failure recovery, Flink checkpoint/savepoint recovery, dead-letter triage, and tuning for spiky load from batch-driven upstream sources. - Build and extend streaming pipelines that ingest CDC events from OLTP databases and SaaS sources into canonical, contract-validated form, and define standards to govern changes to them over time. - Transform and enrich in Apache Flink, including stateful processing and cross-stream joins that correlate events into unified lifecycle entities, with event-time handling for late and out-of-order data. - Enable secure, governed data access over PHI: classification and row/column controls applied as data is served to consumers, in partnership with Security and Compliance. - Make it reliable and observable: idempotent/replayable pipeline design, data-quality validation, runbooks, and observability the broader data team can rely on. - Provision as code: define the platform (streaming, processing, storage, and catalog services on AWS) in CDK with CI/CD for data pipelines, and right-size for cost against the latency SLO. - Partner across teams: work with upstream producers on source changes and contracts, with downstream consumers on access and data needs, and with stakeholders to turn requirements into what the platform delivers. - Demonstrate commitment to our core competencies of being authentic, curious, creative, empathetic and outcome oriented. You Bring: - 6+ years building and operating production data systems, including demonstrated ownership of streaming or event-driven pipelines - on-call, incident response, SLOs, runbooks, and recovery, not just development. - Deep, production experience with Apache Kafka (MSK preferred) - partitioning, consumer groups, idempotent semantics, Kafka Connect, and replay/backfill under load. - Strong, hands-on production experience with Apache Flink or a comparable stateful stream processor, in Java or another JVM language - state management, checkpointing, watermarks, and exactly-once sinks. - AWS-native data engineering across streaming, processing, storage, and catalog services (e.g. MSK, EMR, Glue, S3, Athena), with infrastructure-as-code - AWS CDK (preferred) or Terraform - CI/CD for data pipelines, and cost awareness. - Comfort debugging distributed data pipelines (consumer lag, data skew, backpressure, checkpoint failures, late/out-of-order events) with observability tooling (e.g. Datadog/CloudWatch). - SQL and Python, and experience building and consuming REST APIs. - An AI-forward engineering mindset, with demonstrated hands-on use of AI-assisted and agentic development tools, an opinion on where AI adds value (and where it doesn’t), and an understanding of agentic data consumption patterns of trusted operational data - including context management, lineage, provenance, permissions, freshness. - Change data capture and open table formats - CDC (e.g. Debezium) plus Iceberg or Delta Lake: schema evolution, partitioning, and table maintenance. - Data contracts and schema governance - schema registries and technical metastore (e.g. Glue Data Catalog, Unity Catalog), compatibility rules, Avro or Protobuf, and dead-letter handling. - Degree in Computer Science, Information Systems or another quantitative field, and comfort on the command line / a Unix-based OS (we are 100% Mac+Linux at Gravie). - Excellent communication skills and demonstrated success in driving results through influence and collaboration. Extra Credit: - Health insurance domain knowledge, including HIPAA Protected Health Information (PHI) and compliance frameworks governing it. - Familiarity with serving data to AI and agentic consumers - exposing canonical data as low-latency context or inputs for automated/agentic workloads. - Experience with a governance & data discovery catalog (e.g. Atlan, Alation, Collibra). - Previous venture-backed start-up company experience. A LITTLE MORE ABOUT US: - We know healthcare. Our company was founded and is still led by industry veterans who have started and grown several market-leading companies in the space. - We have raised money from top tier investors who share the same long-term vision as we do of building an industry defining company that will endure over the long run. We are well capitalized. - Our clients love us. Customer satisfaction rates among employees using Gravie health plans consistently rank above 80% – nearly 40 points above the industry average. - Our culture is unique. We tend to be non-hierarchical, merit-driven, opinionated but kind people who thrive working in a high-performance, fast-paced environment. People at Gravie care deeply about making a positive impact in the lives of the people we serve. BENEFITS Our unique benefits program is the gravy, i.e., the special sauce that sets our compensation package apart. In addition to standard health and wellness benefits, Gravie’s package includes alternative medicine coverage, flexible PTO, up to 16 weeks paid parental leave, paid holidays, a 401k program, transportation perks, education reimbursement, and 2 days of paid paw-ternity leave. JOB APPLICANTS If you apply for employment with Gravie, personal information collected via our applicant tracking vendor is subject to our standalone California Job Applicant Notice at Collection, accessible directly within the application workflow and separate from this Policy.

Location: Remote Workplace: Remote Phantom https://phantom.com is on a mission to connect the world to the freedom of open markets. Tens of millions of people all over the world use Phantom to access global markets that never close, including perpetuals, prediction markets, tokenized assets, stablecoins and memes. Phantom users are able to discover the markets that matter and the cultural moments that shape them, building conviction through real-time data and the verified performance of top traders. With self-custody and access to open networks at its core, Phantom lets them control their financial moves in the same app they use to safely store or spend money worldwide. Phantom has reached #1 in Google Play's finance category and consistently ranks in the top 50 apps across all categories. Check out our Forbes Fintech 50 https://www.forbes.com/sites/ninabambysheva/2026/02/23/inside-phantoms-battle-plan-to-win-the-crypto-fueled-superapp-war/ and CNBC and Statista's World's Top Fintech Companies 2026 https://www.cnbc.com/worlds-top-fintech-companies-2026/! We are around 180 people, fully remote, backed by a $150M Series C investment from a16z, Sequoia Capital and Paradigm. RESPONSIBILITIES - Kubernetes Ownership: Manage and scale Kubernetes clusters on AWS EKS, ensuring reliability, performance, and security. - Infrastructure Automation: Implement and maintain Infrastructure-as-Code (Terraform/Pulumi) to automate infrastructure provisioning and management. - Performance Optimization: Monitor and optimize system performance, scalability, and resource utilization. - Blockchain Infrastructure: Configure and maintain crypto nodes across multiple blockchains to support our wallet’s operations. - Database Scaling: Optimize and scale database infrastructure to handle terabytes of blockchain data efficiently. - System Reliability: Continuously improve system uptime, monitoring, and observability using tools like Datadog and OpenTelemetry. - Collaboration: Work closely with backend and product teams to support feature development and system scaling. QUALIFICATIONS - 5+ years in a SRE or Software Engineer role. - Strong hands-on experience with Kubernetes (EKS) in production environments. - Proficiency with AWS infrastructure and services (EC2, S3, RDS, IAM). - Solid experience with Docker and Infrastructure-as-Code tools like Terraform or Pulumi. - Monitoring and observability experience using tools like Datadog or OpenTelemetry. The target base salary for this role will range between $200,000 to $250,000 with the addition of equity and benefits. This is determined by a few factors including your skillset, prior relevant experience, quality of interviews and market factors (such as location) at the point in time of offer. Why Work With Us Phantom's journey to becoming a global trading app began with making crypto easier to use. Today, we’re building on that foundation to help people discover the markets that matter, make informed financial moves, and safely store or spend their money worldwide. Joining Phantom means helping shape that next chapter: building products that bring the freedom of open markets to more people.   - Build for global impact: Create products used by tens of millions of people, making innovative financial markets more accessible to users around the world. - Make complexity feel simple: Solve meaningful challenges across design, engineering, and user experience to make discovering markets and managing money seamless. - Put users in control: Help build a future where people have greater freedom over their assets and financial decisions, with security and self-custody at the foundation. Benefits (only available to full-time employees) - Competitive salary and equity - Comprehensive insurance (medical/dental/vision): base plan 100% covered - Flexible hours and a long-standing, supportive remote environment - Unlimited vacation: Take time when you need it (and we really mean it!) - 401(k) retirement plan - Wellness stipend - Weekly meal stipend - Learning & Development stipend - Remote / WFH set-up stipend We strongly encourage candidates of all backgrounds to apply. We believe that our work is stronger with a variety of perspectives, and we’re eager to further diversify our company. If you have a background that you feel would make an impact at Phantom, please consider applying. We’re committed to building an inclusive, supportive place for you to do the best work of your career. By submitting your resume and application materials, you acknowledge and agree that Phantom Technologies, Inc. ("Phantom") collects and processes your personal information (including application materials, interview records, and related data) to evaluate your candidacy. Phantom may use AI-powered tools and third-party service providers for transcription, note-taking, scheduling, and other administrative tasks. Phantom does not sell your information and your materials will be handled securely and in accordance with applicable data protection laws.

Задачи: — Функциональное тестирование платформы OpenMetadata — Проверка процессов сканирования источников данных (ingestion), профилирования данных и управления тегами и глоссариями — Тестирование интеграций с различными СУБД: PostgreSQL, Oracle, MS-SQL, Hive и другими — Проверка соответствия метаданных в источниках информации, отображаемой в каталоге — Тестирование Airflow DAG, отвечающих за обновление и синхронизацию метаданных — Проведение регрессионного тестирования при обновлении OpenMetadata и интеграционных компонентов — Проверка производительности платформы при масштабном сканировании метаданных — Автоматизация тестовых сценариев — Подготовка тест-планов, тест-кейсов и отчетов о дефектах — Ведение тестовой документации и работа с Jira Требования: — Опыт тестирования систем Data Governance, Data Catalog или ETL-процессов — Практические навыки работы с SQL: сложные запросы для проверки целостности и корректности данных — Навыки автоматизации тестирования на Python / Pytest или Scala — Понимание архитектуры Data Lake, Data Warehouse и Data Mesh — Опыт тестирования REST API с помощью Postman или аналогичных инструментов — Понимание принципов работы Apache Airflow — Опыт работы с Docker и Kubernetes для развертывания тестовых окружений — Понимание жизненного цикла разработки ПО (SDLC) и методологий тестирования — Навыки составления тест-планов, тест-кейсов и отчетов о дефектах — Аналитическое мышление, внимание к деталям и умение работать с технической документацией Будет преимуществом: — Опыт работы с платформой OpenMetadata — Опыт нагрузочного тестирования с JMeter или Locust — Знание Hadoop-экосистемы и облачных хранилищ S3 — Опыт работы с Iceberg, Kafka и метаданными в распределенных системах Условия: — Оформление по ТК РФ — Техника предоставляется — ДМС со стоматологией — Компенсация фитнеса — Скидки на обучение, кино, Skyeng — Индексация ЗП

Задачи: — Разрабатывать и поддерживать сервисы системы на Golang в рамках микросервисной архитектуры — Разрабатывать новые и поддерживать существующие интеграции с различными внешними системами — Брать ответственность за задачи, начиная от проработки технического решения, удовлетворяющего бизнес-требованиям, и заканчивая пост-релизной поддержкой — Взаимодействовать с front/backend разработчиками, аналитиками, тестировщиками, техническими командами внешних систем — Участвовать в code-review Требования: — Опыт коммерческой разработки от 4 лет, на go от 3 лет — Знание архитектуры микросервисов и опыт разработки распределенных систем — Опыт работы с PostgreSQL — Опыт работы с брокерами сообщений (предпочтительно RabbitMQ) — Будет плюсом: — Высшее техническое образование — Опыт работы c k8s — Опыт работы с s3-совместимыми хранилищами — Опыт работы с redis — Опыт в проектировании высоконагруженных распределенных систем — Опыт работы с системами логирования и мониторинга (grafana, prometheus, ELK)

Задачи: — Функциональное тестирование OpenMetadata, включая процессы сканирования источников данных, профилирования данных и управления тегами и глоссариями. — Тестирование интеграций с различными СУБД и проверка соответствия метаданных в источниках информации, отображаемой в каталоге. — Тестирование Airflow DAG, регрессионное и нагрузочное тестирование платформы. — Автоматизация тестовых сценариев, подготовка тест-планов, тест-кейсов и отчетов о дефектах. — Ведение тестовой документации и работа с Jira. Требования: — Опыт тестирования систем Data Governance, Data Catalog или ETL-процессов. — Уверенный SQL, включая сложные запросы для проверки целостности и корректности данных. — Навыки автоматизации тестирования на Python/Pytest или Scala. — Понимание архитектуры Data Lake, Data Warehouse и Data Mesh. — Опыт тестирования REST API с Postman или аналогичными инструментами. — Понимание Apache Airflow, Docker, Kubernetes, SDLC и методологий тестирования. — Аналитическое мышление, внимание к деталям и умение работать с технической документацией. — Будет преимуществом: опыт работы с OpenMetadata, JMeter или Locust, Hadoop, облачными хранилищами S3, Iceberg и Kafka. Условия: — Полная занятость. — Оформление по ТК РФ. — Предоставление техники. — ДМС со стоматологией. — Компенсация фитнеса. — Скидки на обучение, кино и Skyeng. — Индексация зарплаты.

Location: Stockholm ABOUT US: AI NEEDS A NEW INFRASTRUCTURE LAYER. WE'RE BUILDING IT AT MODAL. Every era of computing brought new workloads that previous infrastructure couldn't support: mainframes, databases, and the cloud. Each time, the company that rebuilt the layer underneath defined the decade. AI is no different, except it touches everything instead of one slice, and the window to build the layer underneath it is open right now. Our customers include category-defining companies like Ramp https://modal.com/blog/how-ramp-built-a-full-context-background-coding-agent-on-modal, Cognition, DoorDash, and Suno. They rely on Modal for instant GPU access, sub-second container starts, and native storage, so it's simple to serve low-latency inference, fine-tune models, and access production-ready sandboxes at scale. We've passed $1B in annualized run rate, up 15x from a year ago. In October 2026 we raised a $750M Series D led by Accel at a $15.75B valuation. Our team includes creators of popular open-source projects (e.g.,Seaborn https://github.com/mwaskom/seaborn,Luigi https://github.com/spotify/luigi), academic researchers, international olympiad medalists, and experienced engineering and product leaders with decades of experience. THE ROLE: We are looking for strong engineers with experience and interest in designing, building, and maintaining the novel, high-performance systems that make up our serverless platform. Specifically, you’ll be working on the distributed object storage system that underpins every container image, volume, and checkpoint on Modal: hundreds of petabytes of data, replicated across multiple cloud object stores and a CDN, cached on local NVMe across a large fleet of workers in many datacenters, and shared peer-to-peer within each datacenter. You’ll make cold starts feel local when the data is hundreds of milliseconds away, designing the caching, preloading, and peer-to-peer layers that hide object-store latency and keep public ingress off saturated uplinks. You’ll own durability and cost at petabyte scale, from streaming and batch replication between origins to garbage collection over billions of objects. You’ll work across the stack, from local disk and page cache to distributed blob storage and garbage collection, and you’ll help shape what storage becomes next as we push storage closer to workloads. WHAT YOU’LL WORK ON: - Build P2P sharing of data across workers within a single datacenter to dramatically reduce ingress - Replicate data across multiple blob storage providers - Automate garbage collection across hundreds of petabytes of data - Deploy colocated storage clusters to datacenters to accelerate high-throughput customer workloads YOU MAY BE A FIT IF: - You have 5+ years of experience writing high-quality production code - You’ve built high-performance distributed storage or caching systems at a large scale (the more challenges you’ve worked through, the better) - You have strong cloud skills, including deep familiarity with object storage (S3 or similar), CDNs, and their consistency, throughput, and cost characteristics - You have strong knowledge of low-level operating system foundations (Linux kernel, file systems, page cache, containers, etc.) - You’re willing to step into the thick of it with our on-call rotation and respond to production incidents NICE-TO-HAVE: - Experience with replication, content addressing, and consistency models in multi-region or multi-cloud systems - Experience operating storage systems at scale (petabyte-scale datasets, high-throughput read/write paths, large-scale garbage collection or data migration) - Experience with data engineering at petabyte scale - Prior experience with Rust

Задачи: — Деплоить, обновлять и эксплуатировать сервисы Big Data платформы: HDFS, Ozone S3, Iceberg и др. — Поддерживать пилот: перестраивать работу кластера под тысячи мелких таблиц и файлов — Внедрять квоты на вычисления и хранение для бизнес-юнитов: продумать, как их считать и заводить, чтобы потом не утонуть в конфигурациях — Мигрировать с дефолтного Iceberg-каталога на Lakekeeper или Gravitino — Навести порядок в мониторинге и алертинге Требования: — Опыт проектирования, внедрения и эксплуатации Big Data платформы от 5 лет — Практический опыт с HDFS / Hadoop: деплой, апгрейды, траблшутинг — Опыт самостоятельного деплоя и эксплуатации S3-хранилища (в идеале Ozone, но MinIO и аналоги тоже подойдут) — Опыт работы с Apache Iceberg — Английский на уровне чтения технической документации — Возможность работать по московскому времени (разница до 3 часов) Будет большим плюсом: — Опыт с Trino, Kafka или Flink — Опыт с REST-каталогами для Iceberg (Lakekeeper, Gravitino, Polaris и др.) — Опыт работы с AI-инструментами не только на уровне чата: Copilot, агенты, автоматизация своих задач Условия: — Можно работать удалённо и по гибкому графику — Выстроенный онбординг, корпоративная школа английского, внутренние программы обучения — Компенсация внешних курсов и конференций — Корпоративные цены на отели — Дополнительный оплачиваемый выходной MyTime Day Off

Задачи: — Техническое руководство продуктом и командой из трёх инженеров. — Ответственность за архитектуру, качество и стоимость агентов в продакшене. — Планирование работ и найм сотрудников. — Разработка ключевых компонентов и ревью кода команды. — Работа с ядром платформы на Python: сессии, ходы агента, политики заказчика, учёт. — Обеспечение агентного цикла под бюджет хода. — Перевод пользователей с пилотной архитектуры на целевую без остановки работы. — Снижение стоимости хода через оптимизацию состава входа, кэш префикса, лимитов инструментов, роутинга моделей, учёта по пользователю и ходу. — Оценка качества с использованием эталонов из реальных трасс, сравнение моделей, регрессия на каждый промпт, инструмент, модель. — Работа с данными компании через MCP с правами пользователя: 1С, КХД, СЭД, HR, поиск по документам с ACL. — Обеспечение надёжных фоновых процедур и записи во внешние системы. — Создание песочницы для кода агента без секретов и исходящих соединений. — Декомпозиция задач, ревью, работа с ИИ-агентами для кода, найм. — Согласование требований и информационной безопасности с заказчиком. Требования: — Опыт backend-разработки от 7 лет, из них минимум 2 года на позиции техлида или ведущего инженера. — Ответственность за продакшн. — Опыт работы с Python в продакшене: asyncio, FastAPI, Pydantic, типизация, тесты. — Умение читать и править код на Go. — Опыт работы с LLM-агентами в продакшене с реальными пользователями: tool calling, цикл агента, ограничения, обработка ошибок. — Понимание контекста и стоимости вызовов, кэш префикса, сжатие истории, лимиты инструментов, расчёт цены хода по usage. — Опыт с Eval: эталонные наборы, LLM-судья и его проверка, регресс, трассировка (Langfuse, OpenTelemetry). — Знания гибридного поиска, реранкинга, чанкинга, прав доступа к документам. — Опыт работы с MCP, OAuth 2.0/OIDC, token exchange. — Знание durable execution (Temporal, Restate или аналог), идемпотентность, повторы. — Опыт работы с PostgreSQL, Redis, S3, Docker, Kubernetes, GitLab CI. — Опыт работы с открытыми моделями через OpenAI-совместимые API, LiteLLM или аналог. — Высшее техническое образование. Условия: — Возможность работать из любой точки мира. — ИТ аккредитация. — Программа корпоративных привилегий BestBenifit. — ДМС со стоматологией. — Доступ к обучению английскому языку. — Возможность проходить курсы и тренинги по развитию в сфере вашей специальности. — Участие в интересных и сложных проектах в области искусственного интеллекта. В сопроводительном письме необходимо указать опыт управления командой, образование и используемые технологии ИИ в разработке.

Задачи: — Разрабатывать и поддерживать ETL процедуры в Airflow — Проектировать, реализовывать и внедрять распределённые системы обработки и хранения данных — Участвовать в развитии архитектуры хранилища — Работать с реляционными/NoSQL базами данных — Разрабатывать и поддерживать процедуры автоматизации аналитической инфраструктуры Требования: — Уверенное знание SQL — Уверенное знание Python — Опыт разработки ETL процедур от 3-х лет — Опыт работы с реляционными СУБД — Навыки командной разработки в Git Будет плюсом: — Современные code-driven ETL/ELT инструменты — Распределенные колоночные СУБД (ClickHouse, Vertica, Greenplum) — Docker, Kubernetes — S3 хранилище — CI/CD процедуры Условия: — Полная занятость — График 5/2 — Формат работы: удалённо

Задачи: — Работа с ядром платформы на Python: сессии, ходы агента, политики заказчика, учёт; агентный цикл под бюджет хода. — Перевод пользователей с пилотной архитектуры на целевую без остановки работы. — Снижение стоимости хода: состав входа, кэш префикса, лимиты инструментов, роутинг моделей, учёт по пользователю и ходу. — Оценка качества: эталон из реальных трасс, сравнение российских моделей, регресс на каждый промпт, инструмент, модель. — Работа с данными компании через MCP с правами пользователя: 1С, КХД, СЭД, HR, поиск по документам с ACL. — Надёжные фоновые процедуры и запись во внешние системы: расписания, подтверждение человеком, ровно одна запись. — Песочница для кода агента: на сессию, без секретов и исходящих соединений. — Команда: декомпозиция, ревью, работа с ИИ-агентами для кода, найм. — Согласование требований и ИБ с заказчиком. Требования: — Опыт backend-разработки от 7 лет, из них от 2 лет — техлид/ведущий инженер с ответственностью за продакшн. — Опыт работы с Python в продакшене: asyncio, FastAPI, Pydantic, типизация, тесты. — Умение читать и править код на Go. — Опыт работы с LLM-агентами в продакшене с реальными пользователями: tool calling, цикл агента, ограничения, обработка ошибок. — Понимание контекста и стоимости: вход вызова, кэш префикса, сжатие истории, лимиты инструментов, расчёт цены хода по usage. — Опыт с Eval: эталонные наборы, LLM-судья и его проверка, регресс, трассировка (Langfuse, OpenTelemetry). — Знание гибридного поиска, реранкинга, чанкинга, прав доступа к документам. — Опыт работы с MCP, OAuth 2.0/OIDC, token exchange — агент от имени пользователя. — Знание Durable execution (Temporal, Restate или аналог), идемпотентность, повторы. — Опыт работы с PostgreSQL, Redis, S3, Docker, Kubernetes, GitLab CI. — Опыт работы с открытыми моделями через OpenAI-совместимые API, LiteLLM или аналог. — Высшее техническое образование. Условия: — Полная занятость. — График работы 5/2. — Формат работы: удалённо или гибрид.

Описание проекта: Масштабный проект цифровой трансформации, влияющий на ключевые производственные процессы. Задачи: — Проектирование архитектуры данных: разработка и описание целевой архитектуры хранилищ (OLAP/OLTP), определение моделей данных, выбор форматов хранения и стратегий партиционирования. — Разработка Data Pipelines: проектирование и реализация ETL/ELT-пайплайнов: построение DAG в Apache Airflow, написание кастомных операторов и сенсоров на Python, настройка ретраев, алертинга и зависимостей. — Стриминг и батч-обработка: разработка стриминговых джоб на Apache Flink и батч-процессинга на Apache Spark. — Оптимизация производительности: практический опыт поиска и устранения узких мест, оптимизация медленных SQL-запросов (анализ execution plans, индексы, партиционирование), тюнинг конфигурации движков обработки (Flink, Spark) и баз данных для минимизации потребления ресурсов (CPU, RAM, I/O). — Обеспечение качества данных: организация тестирования трансформаций данных, внедрение механизмов проверки целостности и актуальности данных, реализация процессов нормализации и дедупликации. — Интеграции: разработка и поддержка интеграций между системами: REST/gRPC API, базы данных, message brokers (Kafka, MQTT), файловые хранилища (S3), Timeseries DB. — Работа с Jira: ведение задач, управление статусами и связями между задачами. — Поддержка технической и бизнес-команд: обработка заявок на поддержку существующих потоков данных или разработку новых, заведение и контроль исполнения заявок внутренних команд. — Поддержка команды в систематизации и автоматизации процессов. — Взаимодействие с разработчиками и тестировщиками для уточнения технических ограничений и требований. — Обеспечение прозрачности статуса технических задач и процессов для всей команды. Требования: — Опыт работы на позиции Data Engineer от 4 лет в сфере разработки ПО. — Опыт работы с ключевыми компонентами нашего стека: DBMS & Warehouses: уверенная работа с Postgres и MSSQL; опыт настройки и оптимизации OLAP-движков (Trino, StarRocks) и современных хранилищ (Cassandra, Redis). — Data Flow Tools: практический опыт работы с Apache Airflow (написание DAG, кастомные операторы); опыт использования Apache Kafka (producer/consumer) и Apache Flink (разработка стриминговых джоб, состояние, чекпоинты). — Data Lake / Lakehouse: опыт работы с Apache Iceberg, понимание архитектуры lakehouse, использование Lakekeeper для управления метаданными, работа с объектным хранилищем S3. — CDC: опыт реализации Change Data Capture паттернов для синхронизации данных между системами. — Глубокие знания в области архитектуры данных и баз данных: понимание принципов нормализации и денормализации, проектирование relational и columnar моделей, стратегии управления данными (lifecycle, retention, versioning). — Уверенное владение Python: написание скриптов, модулей, работа с асинхронностью при необходимости; опыт написания DAG в Apache Airflow, включая кастомные операторы, hooks, sensors. — Навыки оптимизации: умение профилировать процессы, находить bottlenecks, оптимизировать SQL-запросы и настраивать ресурсы кластеров под нагрузку. — Владение Jira и Confluence на уровне confident user (структура страниц, шаблоны, макросы, связки задач и документации). — Опыт организации хранения данных для последующих задач OLAP / OLTP с учетом требований (consistency / integrity). — Опыт организации обработки данных в рамках задач OLAP / OLTP с применением различных паттернов (batch processing, CDC). — Понимание ключевых особенностей и сценариев применения различных паттернов организации интеграционных потоков (batch processing, CDC) с учетом их характеристик (3V+). — Опыт заведения и сопровождения заявок в сервис-деске. Будет плюсом: — Опыт работы с Timeseries базами данных (InfluxDB, TimescaleDB, TDengine и др.). — Глубокий опыт эксплуатации кластеров (Hadoop, YARN, Kubernetes) в production-среде. — Знание SQL на продвинутом уровне (оптимизация сложных запросов, window functions, CTE). — Опыт работы с CI/CD для data-пайплайнов. — Понимание принципов DDD, event-driven архитектуры. — Опыт работы с Apache NiFi.

Location: Remote, US - NY MinIO is the data and memory foundation for enterprise AI. Built for the speed, scale, and economics that AI and analytics demand, AIStor and MemKV unify every layer of the data stack, from agentic and inference context memory to tables and objects across core, edge, and cloud. Trusted by 77% of the Fortune 100, MinIO is redefining how AI factories, intelligent applications, and autonomous agents secure, persist, and unlock the full value of their data. We are seeking a technical, entrepreneurial Sr Regional Sales Manager to build and close transformative enterprise business in the New York region. You will own a territory and the full sales cycle, from account prioritization and pipeline creation through technical validation, quantified business value, executive alignment, negotiation, and close.MinIO's technical credibility opens doors, and your job is to turn it into predictable growth. What You Will Do Own your territory and the full sales cycle: account prioritization, direct outreach, discovery, technical validation, quantified business value, executive alignment, negotiation, and close. Build new franchise accounts by landing complex enterprise opportunities and creating credible expansion paths across workloads, business units, and regions. You may also inherit  existing accounts with meaningful upsell and cross-sell potential. Lead technical and vision selling across storage, data infrastructure, lakehouse, AI/ML, analytics, and HPC environments, translating architecture into quantified customer outcomes. Control POCs and POVs with clear success criteria, and build business cases that give buyers a reason to act now. Compete against legacy storage vendors, cloud alternatives, direct competitors, and the status quo by shaping decision criteria early. Build champions and executive relationships, and navigate security, procurement, finance, and multi-stakeholder buying committees. Orchestrate Solutions Engineering, product, executive, and partner resources through close and expansion. Keep disciplined account plans, a current CRM, realistic close dates, and forecasts grounded in buyer evidence. A sustained record of enterprise quota attainment and personally led new-logo wins, with 7+ years of direct enterprise quota-carrying experience preferred. Experience closing multiple technical enterprise deals and carrying a $1.5M+ quota (or comparable responsibility). Experience as one of the first one to three sellers building a region, segment, or new-market account focus at an early-stage or category-building company. Technical credibility in storage, object storage/S3, data infrastructure, data lake/lakehouse, AI/ML, analytics, HPC, or adjacent platforms. A repeatable, metrics-based approach to direct outreach, territory building, and pipeline creation including effective partner co-selling. Skill in technical validation, value selling, competitive displacement, executive access, and complex negotiation. Entrepreneurial ownership combined with disciplined forecasting, account planning, and collaboration. Your Skills and Experience Direct object-storage and S3 ecosystem experience. AI/ML, lakehouse, analytics, or HPC workload experience. Co-sell experience with cloud, channel, OEM, or alliance partners. Experience displacing legacy storage or incumbent infrastructure vendors. What We Offer: Health Care Plan (Medical, Dental & Vision) 401K with 3% Contribution Pre-IPO Stock Options At least 12 Public Holidays Flexible Time Off Equal Opportunity Policy (EEO) MinIO is proud to be an equal opportunity workplace and an affirmative action employer. We review applications for employment without regard to their race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, ancestry, citizenship, age, veteran status, genetic information, physical or mental disability, medical condition, marital status, or any other basis prohibited by law.

Location: Remote, Germany MinIO is the data and memory foundation for enterprise AI. Built for the speed, scale, and economics that AI and analytics demand, AIStor and MemKV unify every layer of the data stack, from agentic and inference context memory to tables and objects across core, edge, and cloud. Trusted by 77% of the Fortune 100, MinIO is redefining how AI factories, intelligent applications, and autonomous agents secure, persist, and unlock the full value of their data. We are seeking a technical, entrepreneurial Regional Sales Manager to own new and expansion opportunities across commercial and mid-market accounts. You will manage the full sales cycle, from account prioritization and pipeline creation through discovery, technical validation, quantified value, pricing, negotiation, close, and expansion. This is a full-cycle technical selling role, not a high-volume transactional one. You will keep the discipline in discovery, validation, and value that technical buyers expect. What You Will Do Prospect, qualify, and close new business across commercial and mid-market accounts. Build and manage a healthy pipeline using direct outreach and the product, Marketing, BDR, partner, and customer signals available to you. You are accountable for pipeline quality and progression. Lead opportunities from first meeting through technical validation, security and procurement, pricing, negotiation, and close. Communicate MinIO's value to technical and business stakeholders, tying architecture to measurable customer outcomes. Expand and retain assigned customers by identifying new workloads, capacity, use cases, and business units, and hand off cleanly to post-sale teams. Use MEDDPICC or a comparable method, and keep accurate pipeline, forecasts, activity, and next steps in Salesforce. Collaborate with Field Architects, Marketing, Customer Success, Product, and partners to deliver a strong customer experience. Share what you learn in the field to help sharpen MinIO's commercial playbook as we evolve toward a hybrid product-led and sales-driven motion. Your Skills and Experience Three or more years of direct B2B SaaS or infrastructure sales experience with consistent quota achievement. Evidence of sourcing and closing new customers and managing commercial or mid-market sales velocity. Experience leading technical deals in the $50K–$300K+ range. Familiarity with cloud-native technology, data infrastructure, object storage, AI/ML, lakehouse, analytics, HPC, or adjacent platforms. Credibility with VPs of Infrastructure, Engineering leaders, Enterprise Architects, and related technical buyers. A metrics-based approach to pipeline creation, qualification, value selling, forecasting, and negotiation. Experience expanding accounts through cross-sell, upsell, and measurable customer value. Comfort in an early-stage or growth-stage environment and strong cross-functional collaboration. Object-storage, S3, or cloud-native experience. Experience in a hybrid product-led and sales-driven motion. Familiarity with Salesloft, Outreach, or LinkedIn Sales Navigator. MEDDPICC, Force Management, or Challenger training. Partner co-sell experience. Equal Opportunity Policy (EEO) MinIO is proud to be an equal opportunity workplace and an affirmative action employer. We review applications for employment without regard to their race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, ancestry, citizenship, age, veteran status, genetic information, physical or mental disability, medical condition, marital status, or any other basis prohibited by law.

Задачи: — Деплоить, обновлять и эксплуатировать сервисы Big Data платформы: HDFS, Ozone S3, Iceberg и др. — Поддерживать пилот: перестраивать работу кластера под тысячи мелких таблиц и файлов — Внедрять квоты на вычисления и хранение для бизнес-юнитов: продумать, как их считать и заводить, чтобы потом не утонуть в конфигурациях — Мигрировать с дефолтного Iceberg-каталога на Lakekeeper или Gravitino — Навести порядок в мониторинге и алертинге Требования: — Опыт проектирования, внедрения и эксплуатации Big Data платформы от 5 лет — Практический опыт с HDFS / Hadoop: деплой, апгрейды, траблшутинг — Опыт самостоятельного деплоя и эксплуатации S3-хранилища (в идеале Ozone, но MinIO и аналоги тоже подойдут) — Опыт работы с Apache Iceberg — Английский на уровне чтения технической документации — Возможность работать по московскому времени (разница до 3 часов) Будет большим плюсом: — Опыт с Trino, Kafka или Flink — Опыт с REST-каталогами для Iceberg (Lakekeeper, Gravitino, Polaris и др.) — Опыт работы с AI-инструментами не только на уровне чата: Copilot, агенты, автоматизация своих задач Условия: — Большая зона ответственности, задачи, в которых можно повлиять на архитектуру, и современный стек без legacy — Можно работать удалённо и по гибкому графику — Выстроенный онбординг, корпоративная школа английского, внутренние программы обучения, компенсация внешних курсов и конференций — Корпоративные цены на отели и дополнительный оплачиваемый выходной MyTime Day Off