Технический руководитель — идентификация и анализ данных — Вакансии

Обзор роли

Мы ищем технического руководителя, который возглавит проектирование и выпуск нового продуктового направления: сопоставления идентичностей посетителей и обогащения данных на базе платформы взаимодействия с клиентами tawk.to. Этот специалист будет отвечать за техническое видение и реализацию графа идентификации в реальном времени, использующего миллиарды взаимодействий на миллионах сайтов с tawk.to для идентификации, сопоставления и обогащения данных анонимных посетителей — превращая «неизвестного посетителя из Денвера» в «Sarah Chen, VP по RevOps в Acme Corp, которая третий раз за эту неделю просматривает вашу страницу с ценами». Это создание продукта с нуля. Вы спроектируете граф идентификации, выберете и интегрируете сторонних поставщиков данных, разработаете модель данных и выпустите MVP. Вы будете работать напрямую с CTO и сотрудничать с командами всей платформы, чтобы объединить сигналы идентификации из наших продуктов Chat, Scheduler и Form Builder в единую систему сопоставления. Если вы создавали системы сопоставления идентичностей, работали с инфраструктурой данных AdTech или MarTech либо проектировали масштабные конвейеры обогащения, эта роль для вас.

Что вы будете создавать

Межсайтовый граф идентификации, который связывает цифровые отпечатки браузеров, файлы cookie, IP-адреса и контактные данные, предоставленные самими пользователями (из чатов, записей через планировщик и отправленных форм), в единые профили людей и компаний на миллионах ресурсов.
Механизм сопоставления в реальном времени, который идентифицирует посетителей за миллисекунды после загрузки страницы с помощью каскадного алгоритма: совпадение cookie → совпадение цифрового отпечатка → поиск компании по IP → сторонние поставщики идентификационных данных.
Каскадный сервис обогащения данных, который последовательно обращается к нескольким внешним поставщикам (People Data Labs, Apollo, Hunter, Proxycurl, IPinfo и другим), чтобы дополнить сведения должностью, профилем LinkedIn, номером телефона, фирмографическими и технологическими данными компании и информацией о финансировании, — с автоматическими выключателями, кешированием и оптимизированной по стоимости последовательностью запросов.
Уровень биллинга с учетом использования, поддерживающий многоуровневые платные планы (ручное обогащение, деанонимизация в реальном времени, полный пакет аналитики с оценкой намерений, оповещениями и передачей данных в CRM).
Уровень действий и доставки, включающий оповещения Slack/webhook в реальном времени, интеграции с CRM (HubSpot, Salesforce, Pipedrive), оценку намерений и автоматические триггеры кампаний.

Архитектура систем и реализация

Спроектировать и реализовать сервис сопоставления идентичностей в существующей микросервисной платформе, следуя принципам чистой архитектуры и предметно-ориентированного проектирования.
Полностью отвечать за модель данных: узлы идентификации (профили людей/компаний), сессии посетителей (активность посещений каждого сайта) и прием необработанных сигналов. Выбирать и отстаивать подходящие технологии хранения и запросов для каждого типа нагрузки.
Спроектировать стратегию создания цифровых отпечатков и сбора сигналов для клиентского виджета.

Интеграция поставщиков данных

Оценивать, согласовывать и интегрировать сторонние API обогащения данных и сопоставления идентичностей (People Data Labs, Apollo, Hunter, Proxycurl, IPinfo, Demandbase, FingerprintJS и другие).
Реализовать каскадный шаблон оркестрации с автоматическими выключателями на уровне поставщиков, резервной последовательностью, кешированием ответов (на основе TTL) и учетом затрат.
Отслеживать точность поставщиков, долю совпадений и стоимость обогащения, чтобы постоянно оптимизировать порядок каскада.

Scale и производительность

Создавать решения для сопоставления в реальном времени — система должна возвращать идентификационные данные достаточно быстро, пока посетитель еще находится на странице.
Спроектировать конвейер приема сигналов для масштабной обработки высокопроизводительных потоков событий.
Реализовать интеллектуальные стратегии кеширования и дедупликации, чтобы минимизировать расходы на внешние API и поддерживать максимальную актуальность данных.
Оценить и при необходимости внедрить аналитические хранилища данных (ClickHouse, BigQuery или аналоги) для высоконагруженных запросов: оценки намерений, агрегации активности посетителей и графовой аналитики.

Конфиденциальность и соответствие требованиям

Спроектировать механизм согласия и отказа для межсайтового сопоставления идентичностей (законный интерес по GDPR для данных компаний B2B и механизмы согласия для данных физических лиц).
Реализовать политики хранения данных, процедуры отказа и журналирование аудита.
Проверять условия лицензирования данных сторонних поставщиков и обеспечивать соответствующее требованиям использование обогащенных данных во всей сети.

Техническое лидерство

Определить поэтапный план создания MVP и руководить его реализацией небольшой инженерной командой.
Разработать стратегии тестирования точности сопоставления идентичностей (доля совпадений, доля ложноположительных результатов, полнота обогащения).
Сотрудничать с frontend-инженерами над панелью мониторинга и UI обогащения данных.
Работать с командой платформы, предоставляя внутренним сервисам и рабочим процессам с поддержкой AI возможности идентификации и обогащения данных.

Обязательные требования

Опыт: более 8 лет в backend-разработке, из них не менее 2–3 лет — создание систем с интенсивной обработкой данных, включая сопоставление идентичностей, конвейеры обогащения, межсайтовое отслеживание или аналогичную работу с платформами данных.
Знание предметной области: практический опыт хотя бы в некоторых из следующих направлений: цифровые отпечатки браузеров, обратное определение компании по IP, графы идентификации, API сторонних поставщиков данных (Clearbit, PDL, Apollo, ZoomInfo, FullContact или аналоги) либо инфраструктура данных AdTech/MarTech.
Моделирование данных: развитое понимание того, как проектировать модели данных для поиска в реальном времени и аналитических запросов. Опыт работы с графоподобными структурами данных и стратегиями индексирования полей с высокой кардинальностью независимо от конкретной технологии баз данных.
Интеграция API: подтвержденный опыт интеграции, оркестрации и управления несколькими сторонними API с ограничением частоты запросов, автоматическими выключателями, кешированием и оптимизацией затрат.
Архитектура: умение проектировать системы, сочетающие производительность в реальном времени с экономической эффективностью. Опыт работы со стратегиями кеширования, инвалидацией на основе TTL и каскадными/резервными схемами.
Осведомленность о конфиденциальности: понимание GDPR, CCPA и нормативных требований к обогащению данных B2B и идентификации посетителей.

Предпочтительные требования

Опыт работы в компании из сферы идентификации посетителей, аналитики продаж или обогащения данных (Clearbit, 6sense, Demandbase, ZoomInfo, RB2B, Warmly, Clay, FullContact или аналогичной).
Опыт работы с аналитическими/OLAP-базами данных (ClickHouse, BigQuery или аналогами) для высоконагруженной агрегации.
Опыт сбора сигналов на стороне браузера (FingerprintJS, canvas fingerprinting, WebGL fingerprinting).
Опыт проектирования систем биллинга на основе использования (учет кредитов, многоуровневые тарифы, отслеживание превышений).
Знакомство с TypeScript/Node.js, событийно-ориентированной архитектурой (Kafka или аналогами) и базами данных NoSQL.
Опыт ETL/разработки конвейеров данных или работы в командах платформ данных.

Почему эта роль важна

Виджет чата tawk.to установлен на миллионах сайтов и обеспечивает миллиарды взаимодействий с посетителями. Ни у одной другой компании в сфере идентификации посетителей нет такого преимущества собственных данных: нашим конкурентам приходится убеждать клиентов установить новый пиксель, а наш виджет уже работает. Вы будете создавать систему, которая превратит этот скрытый массив данных в новую продуктовую линейку и значимый источник дохода.

Что мы предлагаем

Конкурентная заработная плата с премиями по результатам работы.
Возможность спроектировать с нуля и полностью отвечать за продукт со значительным влиянием на бизнес.
Непосредственное сотрудничество с CTO по стратегии продукта и техническому направлению.
Совместная и динамичная рабочая среда, в которой ценятся инновации и прозрачность