Affirm переосмысливает кредитование, делая его более честным и дружелюбным, предоставляя потребителям гибкость покупать сейчас и платить позже без скрытых комиссий и сложных процентов.
Affirm переосмысливает кредитование, делая его более честным и дружелюбным, предоставляя потребителям гибкость покупать сейчас и платить позже без скрытых комиссий и сложных процентов. Инженерная команда Affirm строит масштабную, высокодоступную и глобальную инфраструктуру, которая используется в нескольких финансовых продуктах. Обеспечение доступности нашей инфраструктуры для всех инженеров является критически важным для успеха бизнеса. Мы гордимся нашей культурой в инженерии, которая включает тщательный технический обзор дизайна, операционное совершенство и эффективное реагирование и анализ инцидентов.
Команда Data and Storage Services отвечает за инфраструктуру данных Affirm в системах OLTP и OLAP, охватывающую критически важные онлайн-базы данных для оформления заказов, пакетную оркестрацию, инфраструктуру потоковой передачи, событийно-ориентированные фреймворки, BI, аналитические инструменты, масштабные платформы данных и агентные инструменты данных, такие как семантические слои и внутренние платформенные приложения данных. Наша миссия — предоставлять надежные, интуитивно понятные и экономически эффективные решения для сотрудников Affirm, чтобы безопасно хранить, анализировать и преобразовывать данные в исключительных масштабах.
Эта роль будет сосредоточена на Lakehouse Platform Affirm, включая Apache Iceberg как базовую технологию для масштабируемого аналитического хранения данных, управления таблицами, эволюции схем и взаимодействия между вычислительными движками, такими как Spark и Snowflake.
Что вы будете делать
- Влиять на техническую стратегию: Определять и продвигать долгосрочную техническую дорожную карту для Lakehouse Platform Affirm, охватывающую Apache Iceberg, Spark, Snowflake и облачное хранилище, балансируя масштабируемость, надежность, управление, производительность и стоимость.
- Проектировать и разрабатывать: Архитектурно создавать и внедрять возможности платформы, которые делают аналитические данные безопасными, надежными, доступными и удобными для использования в инженерных, аналитических, машинного обучения и бизнес-командах Affirm.
- Укреплять управление и контроль доступа: Проектировать и эксплуатировать безопасные, аудируемые возможности доступа к данным в Snowflake и платформе lakehouse, включая RBAC, динамическое маскирование данных, каталогизацию, прослеживаемость, классификацию и соблюдение политики конфиденциальности.
- Улучшать основы аналитической инженерии: Сотрудничать с командой Analytics Engineering для развития моделирования данных, трансформационных конвейеров, тестовых фреймворков, стандартов документации и практик качества данных, обеспечивающих надежную аналитику самообслуживания.
- Работать в масштабе: Устанавливать лучшие практики для операций lakehouse, включая эволюцию схем, обслуживание таблиц, партиционирование, уплотнение, наблюдаемость, реагирование на инциденты, поддержку в производстве и готовность к дежурствам.
- Оптимизировать производительность и стоимость: Определять и реализовывать улучшения в аналитических вычислениях и хранении, включая настройку Snowflake warehouse, оптимизацию запросов, структуру хранения, управление жизненным циклом, распределение затрат и операционную эффективность.
- Сотрудничать кросс-функционально: Работать с командами Infrastructure, Lakehouse Analytics, Analytics Engineering, Machine Learning, BI, Product Engineering и SRE для преобразования потребностей заинтересованных сторон в надежную архитектуру платформы.
- Инновации: Следить за отраслевыми тенденциями в архитектуре lakehouse, открытых форматах таблиц, аналитических вычислительных движках, управлении данными, инженерии конфиденциальности, семантических слоях, агентных инструментах данных и инфраструктуре данных, готовой к ИИ.
- Строить команды: Наставлять инженеров, повышать техническое качество и способствовать инклюзивной культуре строгого проектирования, операционного совершенства и непрерывного обучения.
Что мы ищем
- Экспертиза в Lakehouse Platform: Подтвержденный опыт проектирования, создания, запуска и эксплуатации масштабных OLAP систем, платформ lakehouse или аналитической инфраструктуры данных с использованием технологий, таких как Apache Iceberg, Spark, Snowflake и облачное хранилище.
- Экспертиза в Snowflake Platform: Практический опыт работы с Snowflake или аналогичными аналитическими хранилищами данных, включая RBAC, динамическое маскирование данных, оптимизацию хранилища, профилирование запросов, кластеризацию и управление затратами.
- Архитектура платформы данных: Глубокое понимание форматов таблиц, эволюции схем, партиционирования, уплотнения, производительности запросов, управления жизненным циклом данных, наблюдаемости и оптимизации затрат для аналитических систем.
- Управление и доверие: Опыт проектирования безопасных, надежных и управляемых платформ данных, включая RBAC/ABAC, качество данных, прослеживаемость, классификацию, контроль конфиденциальности, соблюдение политики и операционное соответствие.
- Основы аналитической инженерии: Опыт работы с dbt или аналогичными фреймворками трансформации, лучшими практиками моделирования данных, тестирования, документации, CI/CD и практиками качества данных для аналитических конвейеров.
- Агентные инструменты данных: Опыт создания или формирования семантических слоев, платформ аналитики самообслуживания, внутренних приложений данных или инструментов данных с поддержкой ИИ, которые улучшают доступность и удобство использования данных.
- Техническое лидерство: Демонстрируемая способность задавать техническое направление, вести неоднозначные инициативы платформы, наставлять инженеров и влиять на дорожные карты команд, оставаясь при этом близким к деталям реализации.
- Сотрудничество: Сильные навыки партнерства с инженерными, аналитическими, ML, BI, продуктовыми и инфраструктурными командами для преобразования бизнес-потребностей в надежные технические решения.
- Навыки коммуникации: Отличные коммуникативные навыки, способность ясно излагать технические концепции, компромиссы и рекомендации как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам.
Квалификации
- Опыт: Более 8 лет опыта в области разработки программного обеспечения, инфраструктуры данных или инженерии платформ данных, из которых более 2 лет — техническое руководство.
- Практическое руководство: Практический опыт руководства командами по созданию критически важной инфраструктуры данных.
- Snowflake / аналитические хранилища: Практический опыт работы с Snowflake или аналогичными аналитическими хранилищами данных, включая контроль доступа, маскирование данных, оптимизацию запросов и управление затратами.
- Lakehouse и большие данные: Глубокий опыт работы с Apache Iceberg, Spark и облачными архитектурами озер данных.
- Аналитическая инженерия: Опыт работы с dbt или эквивалентными фреймворками трансформации, включая моделирование данных, тестирование, документацию и практики CI/CD.
- Навыки программирования: Владение Python, SQL или языками на базе JVM с сильным акцентом на чистые, поддерживаемые, производственные системы высокого качества.
- Инфраструктура как код: Знакомство с Terraform или аналогичными инструментами автоматизации для управления инфраструктурой данных.
- Образование: Для этой позиции требуется эквивалентный практический опыт или степень бакалавра в смежной области.
Базовый уровень оплаты - P
Уровень акций - 13
Новые сотрудники Affirm обычно начинают с нижней границы диапазона оплаты. Affirm ориентируется на простую и прозрачную структуру оплаты, основанную на различных факторах, включая местоположение, опыт и профессиональные навыки.
Базовая зарплата является частью общего пакета компенсаций, который может включать вознаграждения в виде акций, ежемесячные выплаты на здоровье, благополучие и технические расходы, а также льготы (включая 100% субсидированное медицинское страхование, стоматологическое и офтальмологическое покрытие для вас и ваших иждивенцев).
Диапазон базовой зарплаты в США (CA, WA, NY, NJ, CT) в год: $230,000 - $290,000
Диапазон базовой зарплаты в США (все остальные штаты) в год: $204,000 - $264,000
#LI-Remote
Affirm гордится тем, что является компанией с приоритетом удаленной работы! Большинство наших позиций удаленные, и вы можете работать практически из любой точки страны трудоустройства. Сотрудники Affirm, занимающие близкие роли, имеют гибкость работать удаленно, но иногда им потребуется работать из назначенного офиса Affirm. Ограниченное количество позиций остаются офисными из-за характера их рабочих обязанностей.
Мы очень гордимся тем, что предлагаем конкурентоспособные льготы, основанные на нашей ключевой ценности — люди на первом месте. Некоторые ключевые моменты нашего пакета льгот включают:
- Медицинское страхование — Affirm покрывает все страховые взносы для всех уровней покрытия для вас и ваших иждивенцев
- Гибкие кошельки для расходов — щедрые выплаты на технологии, питание, различные потребности образа жизни и расходы на создание семьи
- Отпуск — конкурентоспособные графики отпусков и праздничных дней, позволяющие вам отдыхать и восстанавливаться
- ESPP — программа покупки акций сотрудниками, позволяющая приобретать акции Affirm со скидкой
Мы считаем, что наша обязанность — обеспечить инклюзивный опыт собеседования для всех, включая людей с ограниченными возможностями. Мы рады предоставить разумные приспособления кандидатам, нуждающимся в индивидуальной поддержке в процессе найма.
[Для позиций в США, которые могут выполняться в Лос-Анджелесе или Сан-Франциско] В соответствии с Сан-Францисским законом о равных возможностях и инициативой Лос-Анджелеса по найму с учетом справедливого шанса, Affirm рассмотрит для трудоустройства квалифицированных кандидатов с записями о задержаниях и судимостях.
Нажимая «Отправить заявку», вы подтверждаете, что прочитали Глобальное уведомление о конфиденциальности кандидатов Affirm и тем самым свободно и однозначно даете информированное согласие на сбор, обработку, использование и хранение вашей личной информации, как описано в нем.
