Technical Services Engineer

О позиции

Команда технической поддержки MongoDB глобально распределена и обеспечивает круглосуточную поддержку по модели follow-the-sun. Мы объединяем глубокие технические знания с сильным commitment к результатам клиентов. Как Technical Services Engineer, вы станете экспертом во всей экосистеме MongoDB — от сервера базы данных и драйверов до облака и инфраструктуры, включая Atlas и Cloud Manager. Вы будете использовать свои навыки решения проблем, коммуникации и технической экспертизы, чтобы помочь нашим клиентам добиваться успеха с MongoDB.

Будет плюсом

• Скриптинг или автоматизация с Python или Bash; работа с API, SDK или драйверами баз данных
• Знакомство с облачными платформами данных и object storage; опыт Docker или Kubernetes
• Опыт работы с аналитическими базами данных или хранилищами данных, включая columnar storage, indexing, partitioning, query optimization
• Опыт поддержки миграций баз данных, production operations или customer-facing технической поддержки
• Опыт в pre-sales, консалтинговой инженерии или роли инженерной поддержки, ориентированной на клиентов
• Знакомство с AI-assisted support workflows

Условия

• Гибридная модель работы в офисах Gurugram и Bengaluru
• Структурированное обучение и наставничество в первые 3 месяца
• Возможность получить сертификацию MongoDB Certified DBA Associate в течение 6 месяцев
• Частое взаимодействие с клиентами Fortune 100 и AI-native стартапами
• Поддержка профессионального и личного развития через программы обучения
• Разнообразная программа льгот и benefits компании, включая parental leave
• Работа в глобально распределённой команде с культурой Leadership Commitment
• Возможность стать частью группы технических экспертов MongoDB

Навыки

• MongoDB
• SQL
• NoSQL
• Database Administration
• Linux
• Python
• Bash
• Docker
• Kubernetes
• AWS
• Google Cloud Platform
• Microsoft Azure
• Query Optimization
• Troubleshooting
• Customer Support
• System Architecture
• Cloud Data Platforms
• Incident Management

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о самом сложном техническом инциденте с базой данных, который вам приходилось расследовать и исправлять. Какой был подход и какой итог?
2. Как бы вы оценивали и выбирали trade-off между производительностью и стоимостью при проектировании архитектуры данных для клиента?
3. Опишите случай, когда вам пришлось объяснить сложный технический компромисс не-технической аудитории. Как вы адаптировали свою коммуникацию?
4. Какие инструменты и подходы вы используете для диагностики проблем производительности в базе данных? Что вы смотрите в первую очередь?
5. Представьте, что клиент недоволен ответом на его проблему. Какие действия вы предпримете для разрешения ситуации?