- Зарплата
- 9 000 $ – 13 000 $
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Senior Data Platform Engineer (Real-time Streaming)
Оценка ИИВысокая заработная плата в долларах, работа в передовом секторе (Web3/ZK) и современный технологический стек. Удаленный формат работы в международной компании Lagrange Labs делает вакансию очень привлекательной для Senior-специалистов.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует редкого сочетания глубоких знаний Big Data стека (Kafka, Flink, ClickHouse) и специфики блокчейн-технологий (ZK-Rollups, реорги). Высокая планка по опыту (от 5 лет) и работа с High-load данными делают позицию крайне ответственной.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая вилка ($9,000 – $13,000) значительно выше среднего рынка для Data Engineer в СНГ и соответствует топовым мировым стандартам для Senior/Lead позиций в крипто-индустрии. Это верхний эшелон компенсаций для удаленной работы.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Lagrange Labs уже сейчас
Присоединяйтесь к Lagrange Labs и создавайте инфраструктуру данных нового поколения для Web3!
Описание вакансии
#вакансия #dataplatform #streaming #kafka #flink #clickhouse #remote
Вакансия: Senior Data Platform Engineer (Real-time Streaming)
Компания: Lagrange Labs
Вилка: 9 000 – 13 000 USD
Условия: Full-time, Remote, работа с High-load данными
Задачи:
— Проектирование и эксплуатация платформы обработки данных реального времени для индексации мультичейн-событий.
— Построение высокопроизводительных стриминг-пайплайнов на базе Apache Kafka и Apache Flink / Spark Streaming.
— Оптимизация хранилищ данных (ClickHouse, PostgreSQL) для быстрой аналитической обработки и отдачи состояния ZK-пруверам.
— Разработка и поддержка коннекторов к блокчейн-нодам (Ethereum, L2s) для захвата данных в реальном времени (CDC).
— Обеспечение консистентности и точности данных (Data Quality) в условиях высокой волатильности блокчейн-сетей (обработка реоргов).
— Масштабирование инфраструктуры данных в Kubernetes (EKS/GCP) и настройка мониторинга (Prometheus/Grafana).
— Взаимодействие с командами протокола и аналитики для обеспечения минимальной задержки (low latency) данных.
Требования:
— Опыт работы в Data Engineering / Infrastructure от 5 лет.
— Экспертное владение инструментами стриминга (Kafka, Flink/Spark) и понимание семантики exactly-once.
— Глубокие знания распределенных систем и баз данных (ClickHouse, Druid или аналоги).
— Уверенное владение Java, Scala или Python.
— Опыт работы с облачной инфраструктурой и IaC (Terraform, Kubernetes).
— Понимание специфики блокчейн-данных (блоки, транзакции, логи событий, JSON-RPC).
— Английский язык: Upper-Intermediate (активная техническая коммуникация).
Будет плюсом:
— Опыт построения систем индексации блокчейнов (с нуля или на базе существующих решений).
— Понимание концепций ZK-Rollups и передачи сообщений между сетями.
— Опыт работы в проектах с Big Data (PB-scale).
Контакт для связи: Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Apache Kafka
- Apache Flink
- Apache Spark Streaming
- ClickHouse
- PostgreSQL
- Kubernetes
- Terraform
- Java
- Scala
- Python
- Blockchain
- Prometheus
- Grafana
- CDC
- ZK-Rollups
Возможные вопросы на собеседовании
Важно понимать, как кандидат обеспечивает надежность данных в распределенных системах.
Как вы реализуете семантику exactly-once в связке Kafka + Flink при обработке блокчейн-событий?
Блокчейн-данные нестабильны из-за возможных откатов сети.
Какую стратегию обработки реоргов (reorgs) в блокчейне вы бы предложили для сохранения консистентности в ClickHouse?
Проверка навыков оптимизации хранилищ для аналитических задач.
Какие техники оптимизации ClickHouse вы используете для обеспечения low-latency запросов при объемах данных в сотни терабайт?
Оценка опыта работы с инфраструктурой.
Опишите ваш опыт масштабирования Flink-кластеров в Kubernetes: с какими основными проблемами вы сталкивались?
Проверка понимания специфики Web3.
В чем основные сложности захвата данных (CDC) напрямую с блокчейн-нод через JSON-RPC по сравнению с традиционными БД?
Похожие вакансии
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Senior ML/LLM Инженер
Senior ML аналитик (Kandinsky)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!