Data Platform Engineer (Analytics Infrastructure)

Data Platform Engineer (Analytics Infrastructure)

Мы — быстрорастущий AI-стартап KLYP, создающий платформу нового поколения для видео-контента: стриминг для зрителей и AI-студию с монетизацией для креаторов. Система рассчитана на глобальный рынок, высокую нагрузку, асинхронные процессы и работу с большими объёмами данных.

Наша миссия — объединить авторов и зрителей: дать авторам удобный инструмент для создания и публикации видео, а зрителям — персонализированный и качественный опыт просмотра. Аналитический контур — то, на чём держатся продуктовые решения, персонализация и рекомендации.

Ищем Data Platform Engineer, который возьмёт на себя поддержку и развитие аналитической инфраструктуры. Это hands-on роль: важно уверенно писать инфраструктурный код, понимать, откуда берутся данные и как их используют продукт и аналитика, предлагать решения и доводить задачи до продакшена. Уровень middle/middle+: вы способны самостоятельно вести свой контур, при этом прямого доступа к dev/prod-кластерам у роли нет — права осознанно ограничены.

Чем предстоит заниматься

• Поддерживать и развивать аналитический контур: ClickHouse, Kafka/MSK CDC, Airflow, Superset
• Развивать инфраструктуру рекомендательного стека на ECS Fargate
• Описывать и поддерживать инфраструктуру в Terraform: модули, state, ревью планов
• Настраивать и сопровождать пайплайны доставки данных, включая CDC-потоки
• Обеспечивать надёжность и наблюдаемость контура: метрики, алерты, разбор инцидентов
• Автоматизировать рутину скриптами и CI/CD
• Аккуратно работать с доступами и production-данными, соблюдая принцип наименьших привилегий
• Документировать свои решения и участвовать в ревью чужого кода
• Работать в связке с аналитиками, ML- и продуктовой командами

Технический стек

• Terraform
• AWS (IAM, VPC, ECS/Fargate, S3, Secrets Manager, KMS)
• ClickHouse
• Kafka / MSK, CDC
• Airflow
• Superset
• Docker, Linux
• GitLab CI
• Python / Bash

Требования

Обязательные

• Уверенный Terraform: модули, работа со state, ревью планов
• AWS: IAM, VPC и сети, ECS/Fargate, S3, Secrets Manager, KMS
• Опыт эксплуатации колоночной аналитической СУБД: ClickHouse, BigQuery или Redshift
• Опыт работы с потоковой шиной (Kafka/MSK)
• Уверенный Linux и Docker
• Опыт с CI/CD (GitLab CI)
• Скрипты на Python и/или Bash
• Принцип наименьших привилегий и аккуратность с production-данными как норма работы

Будет большим плюсом

• Понимание CDC и опыт с Debezium
• Опыт с Airflow
• Опыт с Superset или другими BI-инструментами
• MongoDB Atlas
• Наблюдаемость: Prometheus, Grafana, CloudWatch
• Опыт работы в общем AWS-аккаунте с жёстким разграничением доступа
• Опыт работы с высоконагруженными системами и большими объёмами данных
• Умение использовать AI-инструменты в работе: IDE-ассистенты, генерация тестов, анализ логов, ускорение рутинных задач

Что важно в подходе

• Внимательность к blast radius: понимать последствия изменений до того, как они уедут в прод
• Привычка читать чужой код и документировать свой
• Держать баланс между скоростью и надёжностью
• Уметь работать в условиях неопределённости и предлагать решения
• Уметь аргументировать технические решения и не бояться критики
• Спокойно работать в рамках ограниченных прав доступа, а не в обход них

Почему это интересно

• Полноценный аналитический контур в зоне вашей ответственности, а не отдельные тикеты
• Реальные объёмы данных и нагрузка глобального продукта
• Влияние на то, как компания принимает решения и как работают рекомендации
• Выстроенные процессы и команды
• Работа над продуктом, который рассчитан на глобальный рынок и быстро набирает аудиторию

Мы предлагаем

• Быструю динамику стартапа. Мы работаем быстро и поощряем использование AI для ускорения процессов без потери качества.
• Полную удалёнку и гибкий график. Приоритет — часовой пояс МСК ±3.
• ЗП в USD, уровень обсуждается по итогам собеседования. Для кандидатов из РФ возможны выплаты в рублях через ИП или самозанятость.
• Минимум бюрократии и максимум влияния на продукт и технические решения.
• Команду сильных инженеров, аналитиков и других специалистов, у которых можно учиться и с которыми можно расти.