Software Engineer

О позиции

Revalue Nature — это платформа для развития углеродных кредитов, фокусирующаяся на восстановлении природы в планетарном масштабе. В нашей команде работают эксперты по лесному хозяйству, экологи, ученые по ИИ, программисты, геопространственные аналитики и специалисты других областей. Мы создаем уникальную экосистему для переосмысления углеродных кредитов через технологический подход. Роль находится в команде Platform Intelligence, которая отвечает за инфраструктуру данных, системы машинного обучения и технические продукты платформы. Ваша задача — переводить аналитические прототипы и исследовательский код в надежные производственные системы, обеспечивая повторяемость, наблюдаемость и удобство использования для всей команды.

Чем заниматься

• Принимать архитектурные решения по моделированию данных и проектированию границ между компонентами
• Строить и поддерживать геопространственные пайплайны данных: синхронизация источников, валидация, импортирование
• Преобразовывать Jupyter-ноутбуки, прототипы и исследовательский код в тестируемый, модульный производственный код
• Производить моделирующие пайплайны и оркестрацию над ними: распараллеливание, расписания, конкурентность
• Обеспечивать воспроизводимость и наблюдаемость запуска: манифесты, версионирование датасетов, детерминированные результаты, мониторинг
• Разрабатывать новые продукты для работы с данными и системами мониторинга, включая каталогизацию
• Выполнять оптимизацию производительности: профилирование реальных запусков, контроль памяти и времени выполнения
• Работать с бэкендом (Kotlin/Spring, Postgres) и фронтом (React/Remix)
• Управлять облачной инфраструктурой через Terraform на GCP и AWS: батч-задачи, хранилище, IAM, CI/CD, алертинг
• Проводить discovery-сессии с учеными и аналитиками перед началом разработки
• Участвовать в разработке инструментов для разработчиков и документировании процедур

Что ждут

• Сильный опыт в инженерии ПО: проектирование интерфейсов, контрактов, данных и предметного моделирования
• Опыт научного программирования в любой области: геопространственная обработка, дистанционное зондирование, ML, симуляции, биоинформатика или количественный анализ
• Готовность осваивать новые языки и фреймворки по мере изменения потребностей проекта
• Знание современных практик SWE и product-engineering: discovery, scoping, итеративная разработка
• Хорошие инженерные практики: тестирование, code review, CI/CD, модульный дизайн, документация
• Опыт productionising аналитических, data science или ML воркфлоу: превращение экспериментального кода в надежные системы
• Опыт работы с научным Python; понимание принципов batch processing, воспроизводимости, мониторинга и деплоя
• Опыт облажной инженерии на GCP или AWS, включая проектирование облачных систем данных
• Прагматичное мышление: умение выбирать баланс между тщательной разработкой и упрощением
• Опыт командной работы в высоковидимой среде, pair programming, trunk-based development
• Навыки проведения discovery-сессий с domain experts
• Коммуникация: способность представлять технические решения как коллегам, так и нетехническим стейкхолдерам
• Продвинутый уровень английского языка (письменный и устный)
• Наличие разрешений на работу в Индонезии

Будет плюсом

• Опыт работы с геопространственными данными, растровой/векторной обработкой, Earth observation, remote sensing
• Инструменты data quality checks, lineage tracking, observability или reproducibility
• Full-stack опыт: бэкенд и фронтенд, которые вы поддерживали или вели
• Применение AI-инструментов для улучшения инженерных или аналитических процессов
• Опыт работы с Docker, GitHub Actions, Dagster, Terraform, Postgres, DuckDB, Dask, xarray, rasterio, geopandas
• Опыт работы с научными вычислениями, климатическими, природными, углеродными или экологическими данными
• Улучшение существующих платформ в команде, где data scientists и аналитики пишут код

Условия

• Возможность формировать будущее природоклиматического финансирования
• Миссионно-ориентированная организация с разделяемыми ценностями и культурой
• Разнообразная международная команда коллег, партнеров и клиентов", ["Значительный пакет опционов в стартапе на ранней стадии с растущим брендом
• Гибкая рабочая среда с глубокой приверженностью команде impact-направленности
• Щедрая гендерно-нейтральная политика родительского отпуска", ["Поддержка благополучия, включая оплаченные компанией сеансы терапии

Навыки

• Python
• SQL
• PostgreSQL
• Docker
• Terraform
• AWS
• Google Cloud Platform
• Spring
• Kotlin
• React
• JavaScript
• Git
• CI/CD
• Data Engineering
• Machine Learning
• Data Pipelines
• RESTful APIs
• Microservices
• Observability
• Testing
• Code Review

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о проекте, где вы производвели аналитический или ML-воркфлоу в продакшн. Какие вызовы возникли?
2. Как вы принимаете решения о границах компонентов архитектуры и разделении ответственности?
3. Опишите ваш опыт работы с геопространственными данными или научным программированием.
4. Как вы обеспечиваете reproducibility и observability своих систем?
5. Приведите пример работы с облачной инфраструктурой (GCP/AWS). Как вы управляли ресурсами и затратами?