data/lineage engineer in-silico drug discovery

Привет! Команда Evrone занимается продуктовой разработкой стартапов и помогает в цифровой трансформации бизнеса в России, США и Европе. Ищем Data/Lineage инженера уровня Senior. Проект в домене MedTech, формирование устойчивого контура идентичности, схем данных, происхождения и хранения артефактов в платформе in-silico drug discovery.

• Разобрать текущие источники данных, lineage-теги, выходные схемы и сценарии, где успешный статус задачи не гарантирует наличие скачиваемого файла
• Зафиксировать правила идентичности сущностей. На текущем этапе — дисциплина тегов при enqueue; целевой контур — compound registry с соответствием `InChIKey ↔ internal id`
• Версионировать `output_schema` и extractors для Vina, OpenFE, ADMET, Lilly, triage, nomination и MADD
• Обеспечить читаемость старых артефактов после появления новых версий схем
• Настроить происхождение между стадиями в формате OpenLineage `START / COMPLETE / FAIL` или эквиваленте
• Реализовать audit exporter без создания второго журнала статусов рядом с оркестратором
• Ввести QC артефактов. Объект в MinIO/S3 должен скачиваться и парситься; `completed` без файла должен завершаться явной ошибкой
• Перевести downstream-получение входов на идентификаторы и `s3://`, исключив зависимость от локальных путей
• Согласовать контракты схем через JSON Schema и YAML handoff, а также glossary научных метрик совместно с backend и R&D
• Закрепить инварианты автоматизированными тестами и передать документацию внутренней команде

• Уверенный Python
• SQL и PostgreSQL, включая миграции и понимание Row-Level Security
• Опыт построения пайплайнов, где объектное хранилище является source of truth
• Практический опыт data contracts, schema evolution и lineage
• Работа с файловыми и бинарными артефактами, а не только с таблицами DWH
• Опыт проектирования устойчивой идентичности сущностей независимо от оркестратора
• Умение фиксировать инварианты тестами и передавать решение внутренней команде
• Будет плюсом: Понимание семантики OpenLineage, Marquez или DataHub без привязки решения к конкретному бренду; Опыт MLOps или научных пайплайнов с артефактами: ClearML, MLflow, Flyte, Nextflow или Airflow; RDKit, SDF и Parquet, JSON Schema; Опыт on-prem или air-gap окружений

• Заработная плата зависит от уровня и определяется после прохождения технического собеседования
• Удаленную фултайм работу и мягкий график. Достаточно синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой
• Качественный онбординг и hr-менеджмент (1:1, Grow Review). По желанию меняем проекты, не даем стагнировать. При формировании команды проекта учитываем профессиональные или личные интересы разработчиков
• Работу в разновозрастном, разнополом и потрясающе дружном и профессиональном коллективе
• Хорошо организованный воркфлоу, отсутствие бюрократии. Работа на доверии
• Наши разработчики работают только над одним проектом. Без постоянных переключений между ними
• Каждому из нас выделяется годовой бюджет, автоматически пополняемый каждый новый год вашей работы в Evrone
• Повышение зарплаты по мере роста компетенций (по результатам ассесмента)
• Премии за привлечение новых сотрудников и новых клиентов
• Дополнительная премия за выступления на конференциях и митапах
• Проведение интервью оплачивается
• Проводим митапы. Вы можете быть как и слушателем, так и спикером
• У нас есть культура менторства. В повседневных задачах и планировании карьеры будет помогать наставник
• Развивать профессиональный уровень можно с помощью системы ассессмента Evrone Challenge
• Есть внутренняя библиотека с электронными книгами и записанными курсами
• Работаем и дружим с западными заказчиками, есть возможность практиковать свой английский
• Если вы контрибьютите в популярные проекты с открытым исходным кодом, мы оплатим часы, которые вы на это потратили
• Мы проводим ежегодный фестиваль Evrone Fest, на котором собирается вся наша команда, а также тематические встречи в различных городах