Senior adatmérnök (AI-natív) - adatréteg

Stack

Feladatok

• ▹Az adatréteg teljes körű gazdája: fájl-, esemény- és API-alapú forrásokból történő betöltés, medallion-stílusú modell (raw, refined, curated) és a termék meg az AI-agy számára szolgáló kiszolgálóréteg
• ▹Betöltő és átalakító pipeline-ok építése és üzemeltetése modern orkesztrációs keretrendszerrel és felhős adattárházzal
• ▹Nagy, rendezetlen, valós adatok betöltése és egyeztetése sokféle forrásból: kötegelt fájlok, streamelt események, API-k
• ▹Az adatok modellezése a medallion-rétegeken át, hogy megbízhatóak, lekérdezhetőek és stabilak legyenek a downstream csapatok és az AI számára
• ▹Az adatréteg továbbfejlesztése: jobb architektúra, eszközök, nagyobb skála, több forrás
• ▹AI-kódoló ügynökök (Claude Code és hasonlók) magas szintű használata: munka felosztása, kontextus felépítése, ügynökök párhuzamos futtatása, átnézett, éles minőségű kimenet szállítása
• ▹Az adatok megbízhatóságát biztosító rendszerek építése: validáció, egyeztetés, lineage, backfill, idempotens és inkrementális betöltés
• ▹Együttműködés backend-, AI- és termékmérnökökkel, esetenként az ügyfelek IT-csapataival az adatszerződések meghatározásán

Elvárások

• ▹7+ év gyakorlati adatmérnöki tapasztalat, valódi éles felelősséggel: pipeline-ok és adatmodellek, amelyek nagy léptékben szolgálnak valódi felhasználókat
• ▹Erős alapok: lekérdezési terv olvasása, lassú vagy drága pipeline elemzése, adathelyességi hibák gyökeréig követése
• ▹Erős programozási és SQL-tudás, adatmodellezés tranzakciós és analitikai hozzáférési mintákhoz
• ▹Gyakorlati orkesztrációs tapasztalat megbízható betöltő/ELT pipeline-ok építésében rendezetlen forrásokból
• ▹Tapasztalat felhős adattárházzal és egy nagy felhőplatformmal
• ▹Tapasztalat többféle forrástípusból való betöltésben: fájl-, esemény/streaming- és API-alapú
• ▹Az adatkonzisztencia hibamódjainak ismerete: részleges betöltések, késve vagy sorrenden kívül érkező adatok, idempotencia, backfill, séma-eltolódás
• ▹Napi gyakorlati használata agentic fejlesztőeszközöknek (Claude Code, Cursor agent mode, Codex vagy hasonló)
• ▹Felelősségvállalás és ítélőképesség: adatrendszerek megvalósítása az ötlettől az élesig
• ▹Startup-szemlélet és erős írásbeli kommunikáció
• ▹Angol C1 vagy magasabb szinten

Előny

• ▹Mély felhős adattárház-tapasztalat és modern transzformációs eszközök ismerete
• ▹Streaming/eseménybetöltés nagy léptékben
• ▹Medallion- vagy lakehouse-architektúra nagy, több forrásos adatokon
• ▹Vállalati források, például ERP (Epicor Eclipse, Prophet 21) vagy e-kereskedelmi rendszerek integrálása
• ▹AI/ML vagy agentic termékeket kiszolgáló adatrendszerek építése
• ▹Korábbi tapasztalat korai fázisú SaaS startupnál

Soft skillek

A munkáltatóról

A Proton az AI operációs rendszert építi a nagykereskedelmi disztribúció számára: egy platformba egyesíti a CRM-et, a PIM-et, az e-kereskedelmi AI-t és a rendelés- és ajánlatfelvételi AI-t. Több száz disztribútor használja, a cég mögött a Felicis Ventures és a Battery Ventures áll.