Data Platform Engineer

О нас

Мы работаем в сегменте RegTech. Это новый рынок, активно развивающийся во всем мире. Большинство игроков — SaaS сервисы, позволяющие компаниям выполнять требования регулирующих органов, анализировать партнеров и клиентов, наблюдать и анализировать конкурентов, совершать M&A сделки, отслеживать связи между компаниями и многое другое. Это быстро развивающаяся отрасль на пересечении финансов, аналитики, технологий обработки данных, включая AI, нормативных и регуляторных требований.

Rusprofile — быстрорастущая частная компания, один из лидеров российского рынка RegTech. Сервис помогает компаниям быстро и эффективно принимать критические для бизнеса решения на основе данных, собираемых ежедневно из десятков источников. Аудитория Rusprofile — это более 11 млн пользователей в месяц и 90 000+ платящих клиентов, от малого бизнеса до крупных корпораций. Наша миссия — помогать бизнесам в их развитии, делая данные простыми и полезными для принятия решений.

За последние 3 года мы выросли по выручке в 5 раз, в 10 раз по базе клиентов и мы не планируем останавливаться. Мы больше не стартап, но и не корпорация. Мы принимаем решения быстро, у нас нет сложной иерархии и бюрократии. Мы постоянно развиваемся и адаптируемся, чтобы иметь возможность создавать действительно ценные продукты для наших клиентов и развивать бизнес.

Как построена работа

Мы выстроили инженерную культуру, где ценится качественный код и техническая экспертиза команды. Разработчики активно участвуют в проектировании решений, а время на работу с техническим долгом и рефакторинг — это часть нашего процесса, а не "когда-нибудь потом". У нас опытная команда, готовая делиться знаниями, и мы открыты к новым технологиям, если они решают реальные проблемы.

Процессы у нас построены на принципах agile и постоянно оптимизируются под потребности команды. Работаем итерациями, проводим короткие и полезные синки, уделяем внимание проектированию и code review. При этом у нас нет лишней бюрократии — мы берем лучшее из гибких подходов и адаптируем процессы так, чтобы они помогали команде, а не создавали препятствия.

О команде

Команда Rusprofile — это 50+ человек:

• основатель Дмитрий Стрелков, который когда-то заканчивал факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ. Спустя 8 лет активного развития Rusprofile, все также управляет бизнесом;

• наша команда разработки состоит из 27 человек: двух инженеров по инфраструктуре, 17 разработчиков, а также 6 тестировщиков и двух дата-инженеров;

• бизнес-ориентированная команда продукта: продакт-менеджеры, продуктовый аналитик и дизайнеры продукта.

Сейчас в Data Engineering два человека. Мы усиливаем это направление, чтобы построить полноценную платформу данных.

Команда Data Engineering:

• обеспечивает единый источник правды по данным в компании для аналитики;

• строит и развивает платформу данных, на которой работает обработка core-данных компании и аналитика;

• проектирует и поддерживает архитектуру обработки и хранения данных;;

• отвечает за стабильность, воспроизводимость и масштабируемость пайплайнов;

• выстраивает системный контроль качества данных.

Мы создаем прозрачную и масштабируемую систему данных, которая поддерживает рост продукта и позволяет бизнесу принимать решения на основе достоверной информации.

Про наш стэк: Spark, dbt, Dagster, DataHub, ClickHouse, MySQL, Kafka, Kubernetes, GitLab, Snowplow, GrowthBook.

Что ты будешь делать

Твоим руководителем будет Lead команды Data Engineering, а основными стейкхолдерами — команда Data Engineering и внутренние потребители платформы core-данных (продукт, бизнес, аналитика).

Наша цель — построение и развитие платформы внешних (core) данных компании — тех данных, на обработке которых построен бизнес.

Твоя зона ответственности — инфраструктурный слой этой платформы: надёжность, масштабирование, безопасность и развитие, чтобы дата-стек стабильно работал в проде и позволял безопасно и предсказуемо катить изменения.

Твои задачи будут включать:

1. Сопровождение и развитие инфраструктуры платформы

• Сопровождение и развитие компонентов дата-стека, уже развёрнутых в Kubernetes (Dagster, Spark, Kafka и др.);
• Обеспечение стабильной и надёжной работы сервисов в продакшене;
• Развитие и масштабирование инфраструктуры под растущую нагрузку;
• Управление окружениями (dev / stage / prod).

2. CI/CD и автоматизация

• Построение и развитие CI/CD (GitLab) для dbt, Dagster и data-сервисов;
• Автоматизация деплоя и тестов;
• Инфраструктура как код;
• Обеспечение воспроизводимости и прозрачности выкатки изменений.

3. Observability и надёжность

• Мониторинг пайплайнов, ресурсов и ошибок;
• Настройка метрик, логов и алертинга;
• Отладка и повышение стабильности платформы.

4. Безопасность и доступы

• Управление секретами;
• Ролевые модели доступов и аудит;
• Контроль безопасности инфраструктуры данных.

Ты станешь частью команды Data Engineering, которая строит и развивает платформу core-данных, на которой работает бизнес компании. Предстоит плотное взаимодействие с инженерами и командами, чьи процессы завязаны на эти данные.

Как понять что ты подойдешь

• Опыт работы от 3 лет в роли Data Platform Engineer / Data DevOps / DevOps с дата-инфраструктурой;

• Уверенный опыт эксплуатации Kubernetes в продакшене (деплой, отладка, масштабирование);
• Опыт построения и поддержки CI/CD (желательно GitLab CI);
• Инфраструктура как код (Terraform / Helm или аналоги);
• Опыт с observability: метрики, логи, алертинг (Prometheus / Grafana или аналоги);
• Уверенное владение Python (или другим языком для автоматизации и скриптинга);
• Опыт работы с Docker и контейнеризацией;
• Уверенные навыки Linux;
• Понимание принципов безопасности: управление секретами, ролевые модели доступов, аудит;
• Опыт управления окружениями (dev / stage / prod);
• Понимание устройства современного data-стека и дата-пайплайнов (оркестрация, трансформации, хранилища);
• Навыки мониторинга и отладки пайплайнов обработки данных;
• Опыт работы с Git;
• Системное мышление и способность видеть архитектуру платформы целиком;
• Опыт работы с legacy-решениями и проведения рефакторинга инфраструктуры.

Будет плюсом:

• Опыт эксплуатации именно дата-инфраструктуры (Dagster / Spark / Kafka / ClickHouse в проде);
• ArgoCD / GitOps;
• Vault или аналоги для управления секретами;
• Умение самостоятельно разворачивать и поддерживать сервисы обработки данных.

Мы предлагаем

• Работу в продукте с доказанной ценностью и понятной стратегией развития. Мы работаем спринтами, но с понятным горизонтом планирования — есть гибкость в задачах и при этом стратегическое направление не теряется;

• Среду, где данные — ядро бизнеса. От качества, скорости и надёжности работы с ними напрямую зависит результат компании, поэтому Data Engineering здесь — стратегически важное направление;

• Осознанное движение к зрелой архитектуре: оркестрация, воспроизводимость, контроль качества, прозрачность процессов и снижение технологического долга;

• Высокий уровень ответственности и доверия. Мы ценим самостоятельность, системное мышление и инженерный подход к решению задач;

• Гибкий график и возможность удаленной работы (можно также работать в нашем офисе в Москва-Сити с потрясающим видом на столицу);

• Работу в аккредитованной ИТ компании с полным соблюдением ТК РФ;

• ДМС, 7 Day Off, оплату обучения, семинаров и конференций.