НовоеAI-конструктор резюме: правишь прямо на листе A4, а нейросеть подсказывает, что усилитьКонструктор резюме на листе A4Попробовать
JobPath
Начать бесплатно

Stripe

Staff Software Engineer, Risk Data Engineering

  • Toronto
  • 99 дн. назад

Staff Software Engineer в команду Product Risk в Stripe — лидер в области инженерии данных для глобальной финтех-платформы.

О позиции

Команда Product Risk Data Engineering обеспечивает точность и доступность данных для платежных систем, управления рисками и продуктовых решений. Вы будете проектировать масштабируемые пайплайны, управлять SLA и использовать передовые инструменты для работы с данными в условиях неопределенности. Роль требует глубоких знаний распределенных систем и способности вести технические решения на уровне всей компании.

Будет плюсом

  • Опыт работы с Apache Iceberg, Trino, Pinot
  • Вклад в open-source проекты по обработке данных
  • Опыт построения витрин данных для бизнес-отчетности
  • Знание AWS Cloud и инфраструктуры облачных сервисов

Условия

  • Работа над технологиями, влияющими на глобальную экономику
  • Карьерный рост в международной технологической компании
  • Доступ к передовым инструментам машинного обучения
  • Культура инноваций и непрерывного развития
  • Конкурентный пакет компенсаций и льгот

Навыки

  • Apache Airflow
  • Apache Spark
  • Apache Kafka
  • Apache Flink
  • Scala
  • Java
  • Go
  • SQL
  • Amazon Web Services
  • Data Pipelines
  • Distributed Systems
  • Data Warehousing
  • Apache Iceberg
  • Trino
  • Apache Hive Metastore
  • Change Data Capture

Сложность отбора

Требует 10+ лет опыта в управлении масштабными системами данных и лидерских навыков уровня Senior/Lead

Оценка JobPath

Зарплата по рынку

1 300 000 – 1 700 000 ₽ в месяц

Рыночная оценка для позиции Staff Engineer в Toronto с учетом уровня ответственности и технологий

Оценка JobPath по рынку, не предложение работодателя

Могут спросить на собеседовании

  1. Опишите случай, когда вы разработали пайплайн данных, справившийся с аномально высокой нагрузкой.
  2. Как вы балансируете скорость разработки и качество данных при внедрении нового сервиса?
  3. Приведите пример использования AI/LLM для оптимизации процессов работы с данными.

Прорепетировать это собеседование

Голосовой ИИ-интервьюер задаст вопросы под эту вакансию и разберёт каждый ответ.

Начать бесплатно

Сохрани похожие вакансии

Новые вакансии с такой должностью будут собираться в кабинете.

Сохранить фильтр

Перед откликом

Попробовать бесплатно

Связаться с поддержкой

Выбери, где удобнее написать