Overview
Company
Profile match
Impact
Conditions
Benefits
Hiring process
Similar jobs
Green White Solutions is an Uzbekistani technology and business services company in the IT consulting and software solutions field. It provides systems integration, software development, and digital transformation support for corporate and public sector clients.

Мы строим не просто DWH - мы строим фундамент, на котором думает AI

Smartup - облачная ERP/B2B SaaS платформа для FMCG/CPG-дистрибьюторов Узбекистана, Казахстана, Кыргызстана и Таджикистана. Мы обслуживаем 700+ tenant'ов, и объём данных, которые проходят через нашу аналитическую платформу, растёт на десятки терабайт.

Но задача, которую мы предлагаем - не классический DWH под BI. Мы строим аналитический слой ClickHouse, поверх которого LLM-агенты (Claude, Gemini) безопасно работают с данными сотен клиентов и отвечают на вопросы менеджеров на естественном языке. Это работа на стыке data engineering и AI-инфраструктуры - редкая экспертиза даже по меркам рынка СНГ.

Если вам интересно не просто «настроить репликацию и партиции», а спроектировать семантику, на которой будет рассуждать AI, - читайте дальше.

Почему эта роль интересна

  • Технологический вызов. Масштабирование ClickHouse до десятков ТБ, multi-tenant изоляция 700+ клиентов, продакшн-нагрузки Apache Superset - задачи, которые редко встречаются в одном проекте.
  • AI-инфраструктура на переднем крае. Вы напрямую участвуете в построении semantic layer и text-to-SQL для Claude/Gemini - то, чем в СНГ пока занимаются единицы.
  • Реальный ownership. Вы не просто пишете DDL - вы доводите архитектуру до продакшена, отвечаете за SLA, incident response и постоянное развитие платформы.
  • Прямое подчинение CTO. Ваши архитектурные решения влияют на продукт напрямую, без лишних согласований.

Чем предстоит заниматься

Производительность и масштабируемость (30%)

  • Настройка MergeTree-таблиц: partitioning, order key, TTL, projections, materialized views
  • Тюнинг запросов и моделей под нагрузки Superset (дашборды, срезы, drill-down)
  • Проектирование стратегии шардинга и репликации, планирование роста данных

AI/LLM semantic layer (25%)

  • Проектирование слоя, над которым LLM может безопасно рассуждать: семантическая модель, метаданные, глоссарий
  • Подготовка контекста для text-to-SQL: описания таблиц/полей, примеры запросов, guardrails
  • Обеспечение tenant boundaries и PII safety на уровне семантики
  • Совместная работа над интеграцией Claude/Gemini и eval pipelines

Моделирование данных и governance (25%)

  • Проектирование схемы и модели данных в ClickHouse с учётом multi-tenant изоляции (company_id)
  • Стандарты именования, типов, гранулярности и качества данных
  • Проектирование витрин (marts) и feature-таблиц для ML/AI

Надёжность и эксплуатация (20%)

  • Эксплуатация кластера ClickHouse: upgrades, backups, DR, access control, incident response
  • Настройка мониторинга, алертинга, SLO/SLA для аналитической платформы
  • Работа с CDC: обработка дублей и поздних событий, reconcile-процессы

Что мы ждём от вас

Обязательно:

  • 5+ лет опыта с DWH / аналитическими хранилищами от 5 ТБ в продакшене
  • Глубокий продакшн-опыт ClickHouse: деплой, настройка, дебаг, масштабирование
  • Уверенное владение MergeTree family (Replacing/Collapsing/Summing/AggregatingMergeTree) и понимание их компромиссов
  • Опыт с материализованными представлениями, projections, TTL, partitioning, order/primary key
  • Понимание репликации и шардинга: topology, resharding, capacity planning
  • Опыт с CDC-пайплайнами и инкрементальными загрузками: идемпотентность, late-arriving data, upsert/merge logic
  • Навыки query tuning под BI-нагрузки: skipping indexes, pre-aggregation, кэширование
  • Базовые Linux/Networking/Storage и опыт настройки наблюдаемости (metrics, logs, tracing)

Будет большим плюсом:

  • Python / Spark / dbt / Airflow , знакомство с MLOps и feature store практиками
  • Опыт с пайплайнами GoldenGate → Kafka → ClickHouse или аналогичными CDC-стэками

Soft skills, которые для нас важны:

  • Мышление системного инженера: надёжность, масштаб, воспроизводимость
  • Проактивность - видите риски (рост, стоимость, SLA) заранее и предлагаете решения
  • Умение объяснить архитектурные trade-offs бизнесу и продукту простым языком
  • Ownership - доводите решения до продакшена и сопровождаете их дальше

Условия

  • Ташкент, формат работы: офис
  • Уровень дохода: обсуждается индивидуально по итогам интервью
  • Прямое взаимодействие с CTO и продуктовой командой, без бюрократии
  • Возможность формировать стандарты и практики с нуля - вы не наследуете технический долг, а закладываете архитектуру.
Career impact
Discover how this job can transform your career
Get a personal career forecast for this job - salary uplift, next-level role, skill boost and a 3-year financial impact, all calculated from your profile.
Personal salary uplift vs. your current pay
Your 3-year career trajectory
Skills you will level up in this role
3-year financial impact in dollars
Create free account
Free forever • Less than a minute • No credit card

Work setup

Location
Tashkent
Remote work
In office

Compensation

Salary
$21k – $41k per year