Architect, Data Engineering

О позиции

Lovelytics помогает предприятиям внедрять ИИ в производство, а не только в презентации. Компания фокусируется на полном жизненном цикле данных: стратегия, инженерия, аналитика, генеративный ИИ и ML. В сентябре 2026 года Lovelytics вошла в структуру CDW как часть практики Data & Analytics. В команде более 600 специалистов по данным и ИИ из США, Канады, Аргентины и Колумбии. Сохранена технически сильная культура с низким уровнем эгоизма — компания входит в рейтинг Best Places to Work и среди топ-партнёров Databricks.

Чем заниматься

• Разработка стратегий работы с данными, согласованных с бизнес-целями клиентов и отраслевыми стандартами
• Проектирование и надзор за крупномасштабными реализациями lakehouse и хранилищ данных на Databricks и других облачных платформах
• Создание решений для интеграции локальных и многоклаудных сред
• Архитектура пакетной и потоковой обработки, реального времени, паттернов ELT/ETL
• Обеспечение безопасности, приватности, соответствия требованиям и качества данных на всех уровнях
• Решение сложных задач инжиниринга данных, принятие стратегических решений для снижения рисков
• Внедрение новых технологий и методологий для актуальности решений клиентов
• Управление производительностью, оптимизацией затрат, масштабируемостью и поддерживаемостью решений
• Наставничество инженеров, код-ревью, архитектурные проверки, руководство командами при реализации
• Техническое сопровождение продаж: discovery, RFP, демо-презентации, proof of concept

Что ждут

• Высшее образование (бакалавр или магистр) в Computer Science, Engineering или смежной области
• 5+ лет опыта в Data Engineering и архитектуре с крупномасштабными облачными деплоями
• 4+ лет работы в клиенториентированной роли, желательно в professional services
• Опыт проектирования и внедрения современных data lakehouse, хранилищ и конвейеров в AWS, Azure или GCP
• Экспертные знания Databricks и Spark (обязательно)
• Опыт создания POC, технических презентаций перед продажей, расчёта стоимости проектов
• Сильные навыки коммуникации с клиентами, способность влиять на технические и executive стейкхолдеры
• Рабочее окружение: Google Workspace, MacOS, Slack, Atlassian

Будет плюсом

• Опыт работы в консалтинге или professional services фирме
• Знание GenAI / Machine Learning платформ
• Сертификации Databricks или облачных провайдеров
• Опыт в энергетике, медиа, производстве, рознице, healthcare или financial services
• Понимание регуляторных требований к данным (GDPR, CCPA и др.)

Условия

• Удалённая работа в США или Ontario, Canada; офисы доступны в Arlington (VA), Chicago (IL), New York (NY), Toronto
• Работа с передовыми технологиями: Databricks, AWS, Azure, GCP
• Ведущая компания в отрасли Data & AI с репутацией одного из топовых партнёров Databricks
• Масштабные проекты в diverse индустриях: Energy, Media, Manufacturing, Retail, Healthcare, Finance
• Low-ego культура, ориентированная на результат, Best Places to Work recognition
• Компания принадлежит CDW после acquisitions в 2026 году — большие ресурсы и стабильность
• Индивидуальный подход к компенсации с учётом опыта и квалификаций
• Pay equity и прозрачность практик компенсации

Навыки

• Apache Spark
• Databricks
• AWS
• Microsoft Azure
• Google Cloud Platform
• Data Lakehouse
• Data Warehouse
• ETL
• ELT
• Real-time Streaming
• Python
• SQL
• Cloud Native Architecture
• Data Security
• Data Governance

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о вашем опыте проектирования data lakehouse на Databricks для крупномасштабных enterprise-клиентов.
2. Как вы подходите к балансировке между оптимизацией затрат, производительностью и масштабируемостью решений?
3. Приведите пример сложного клиента или проекта, где вам пришлось управлять разногласиями между техническими и business-стейкхолдерами.
4. Какие паттерны вы используете для обеспечения data quality и compliance в распределённых системах?
5. Как вы оцениваете эффективность новой технологии или метода перед внедрением в проект клиента?