Senior Data Engineer (AI)

Локация: Москва, удалённо

Компания

Flowwow — международный маркетплейс подарков с собственной Data Platform, построенной от storage-слоя до AI-агентов поверх данных.

Что делать

• Развивать фреймворк Data Vault, обвязку Apache Airflow, lineage- и инструменты наблюдаемости данных.
• Проектировать API и писать переиспользуемые библиотеки, фреймворки и сервисы на Python.
• Работать с lakehouse на Apache Iceberg, Trino и Spark: выполнять maintenance таблиц, оптимизировать layout и запросы.
• Строить интеграции с OLTP-базами, REST/gRPC API, Kafka, файловыми хранилищами и SaaS-системами.
• Развивать AI-агентов на LangGraph и MCP для расследования инцидентов, анализа качества данных, создания DAG'ов и code review.
• Участвовать в архитектурных решениях, проводить code review и менторить менее опытных коллег.

Требования

• От 5 лет промышленного опыта в data engineering или backend-разработке с сильным дата-уклоном.
• Senior-уровень Python: ООП, проектирование API библиотек, типизация, тестирование и создание переиспользуемых компонентов.
• Практический опыт с Apache Iceberg либо Delta/Hudi, включая snapshots, компакцию и schema evolution.
• Опыт работы с Trino или другим MPP-движком, Apache Airflow, Apache Spark/PySpark и продвинутым SQL.
• Уверенное владение Git и CI/CD.

Хорошо, если есть

• Опыт создания внутренних платформенных инструментов и фреймворков для других команд.
• AI-native подход, использование Claude Code, Codex или аналогичных инструментов, создание harness-систем, RAG и LLM-автоматизации.
• Kubernetes, Helm, CDC на Debezium и Kafka Connect, а также стриминговые пайплайны.
• Знание Parquet, систем контроля доступа к данным, OPA, row-level security и маскирования.

Культура и преимущества

• Инженерная команда с фокусом на разработку библиотек, фреймворков и платформенных сервисов, а не на ручное выполнение ETL-задач.
• AI-native инструменты используются в ежедневной разработке.
• Работа с собственной Data Platform и глубокой внутренней реализацией lakehouse-стека.
• Удалённый формат работы.