Estados Unidos
SanMar- External
Engenheiro de Software Principal Staff, Infraestrutura de Dados
Estados Unidos
Mountain View, California, United States
PostgreSQL
Tradução automática. Consulte o original.
Descrição da Empresa
O LinkedIn é a maior rede profissional do mundo, criada para gerar oportunidades econômicas para cada membro da força de trabalho global. Nossos produtos ajudam as pessoas a estabelecer conexões poderosas, descobrir oportunidades empolgantes, desenvolver habilidades necessárias e obter insights valiosos todos os dias. Também estamos comprometidos em oferecer oportunidades transformadoras para nossos próprios funcionários, investindo em seu crescimento. Aspiramos criar uma cultura baseada em confiança, cuidado, inclusão e diversão – onde todos possam ter sucesso.
Descrição da Vaga
Junte-se a nós para transformar a maneira como o mundo trabalha.
No LinkedIn, nossa abordagem ao trabalho flexível é centrada na confiança e otimizada para a cultura, conexão, clareza e as necessidades em evolução do nosso negócio. O local de trabalho desta função é híbrido, o que significa que será realizado tanto de casa quanto de um escritório do LinkedIn em dias específicos, conforme determinado pelas necessidades de negócios da equipe.
A organização de Infraestrutura de Dados do LinkedIn constrói e opera as plataformas fundamentais que armazenam, processam e servem dados em todo o LinkedIn. A organização abrange bancos de dados relacionais online, armazenamentos de documentos e sistemas de serviço de chave-valor, bem como plataformas analíticas offline, de streaming, processamento em lote e orquestração. Esses sistemas impulsionam os produtos do LinkedIn e suportam as crescentes demandas de aplicações de IA em escala global.
Estamos procurando um Engenheiro de Software Principal Staff com profunda experiência em fundamentos de bancos de dados, desempenho de bancos de dados relacionais e sistemas distribuídos de grande escala. Esta função liderará a otimização de desempenho e eficiência de bancos de dados, com ênfase inicial em sistemas relacionais e uma oportunidade de estender esse trabalho por plataformas de dados online e offline.
Você trabalhará no planejamento e execução de consultas, indexação, eficiência de armazenamento e padrões de acesso de aplicações para melhorar o desempenho e fazer melhor uso da infraestrutura do LinkedIn. O candidato ideal traz um profundo entendimento de bancos de dados transacionais online e pode aplicar essa experiência a sistemas analíticos offline e à convergência dessas arquiteturas, incluindo federação de consultas e processamento transacional e analítico híbrido (HTAP).
Esta é uma função de liderança altamente técnica para um construtor prático que pode definir a direção e impulsionar a implementação em várias equipes. Você trabalhará em estreita colaboração com engenheiros de banco de dados, plataforma de dados e aplicações, envolver-se-á diretamente com decisões de código e design, e transformará oportunidades de otimização em melhorias de produção com impacto em nível de empresa.
Responsabilidades
- Definir a direção técnica para a otimização de desempenho e eficiência de bancos de dados em toda a infraestrutura de dados online e offline do LinkedIn.
- Liderar melhorias em bancos de dados e sistemas offline, incluindo planejamento e execução de consultas, indexação, armazenamento e padrões de acesso de aplicações.
- Diagnosticar gargalos de desempenho nas camadas de aplicação, banco de dados e armazenamento, e impulsionar melhorias em latência, throughput, utilização de recursos e custo de infraestrutura.
- Estender abordagens de otimização para sistemas analíticos offline, nearline, streaming e em lote, identificando oportunidades para melhorar a execução de consultas e a eficiência de armazenamento.
- Moldar arquiteturas que conectam sistemas transacionais online e analíticos offline, incluindo federação de consultas e plataformas de dados convergentes.
- Manter-se prático por meio de revisões de código e design, investigações de desempenho e provas de conceito que validem abordagens técnicas.
- Fazer compensações arquiteturais entre desempenho, consistência, disponibilidade, confiabilidade, escalabilidade e custo.
- Fazer parceria com equipes de plataforma e aplicação para traduzir requisitos de carga de trabalho em padrões eficientes de acesso e execução de dados, incluindo cargas de trabalho de IA emergentes.
- Liderar iniciativas entre equipes, desde a identificação do problema e design até a implementação, lançamento em produção e adoção.
- Orientar engenheiros seniores e fortalecer práticas de engenharia para design de banco de dados, análise de desempenho e otimização.
Qualificações
Qualificações Básicas
- Bacharelado em Ciência da Computação ou área técnica relacionada, ou experiência prática equivalente.
- 10+ anos de experiência na indústria em engenharia de software, sistemas de banco de dados, sistemas distribuídos ou áreas de infraestrutura relacionadas.
- 5+ anos de experiência em uma capacidade de arquiteto, líder técnico ou liderança técnica sênior, impulsionando a arquitetura e a direção técnica em sistemas complexos ou várias equipes de engenharia.
- Experiência em projetar, construir ou otimizar sistemas de banco de dados de produção, incluindo bancos de dados relacionais, execução de consultas, indexação ou componentes de armazenamento.
- Experiência em diagnosticar e melhorar o desempenho de bancos de dados ou sistemas distribuídos por meio de alterações na execução de consultas, armazenamento ou padrões de acesso de aplicações.
- Experiência prática em programação e experiência em liderar iniciativas tecnicamente complexas entre equipes ou limites organizacionais.
Qualificações Preferenciais
- Mestrado ou Doutorado em Ciência da Computação ou área técnica relacionada, com experiência operando em nível de Principal Staff ou escopo equivalente.
- Profunda experiência em fundamentos de bancos de dados, incluindo otimizadores de consulta, mecanismos de execução, indexação, mecanismos de armazenamento e compensações de consistência e disponibilidade.
- Experiência abrangendo bancos de dados transacionais online e sistemas analíticos offline, incluindo federação de consultas, HTAP ou interfaces relacionais sobre armazenamento de data lake.
- Histórico de entrega de melhorias mensuráveis em desempenho, utilização de hardware ou custo de infraestrutura em grandes plataformas de dados de produção.
- Experiência em construir ou otimizar plataformas de banco de dados relacionais e distribuídos, como MySQL, PostgreSQL, TiDB ou sistemas comparáveis.
- Experiência com os fundamentos ou otimização de desempenho de plataformas analíticas, de streaming ou de processamento em lote, como Spark, Flink ou sistemas comparáveis.
- Compreensão das implicações de desempenho e armazenamento de cargas de trabalho orientadas a IA, incluindo embeddings de vetores, busca de texto e operações relacionadas à inferência.
- Capacidade demonstrada de definir estratégia técnica, alinhar engenheiros seniores e líderes, e impulsionar a implementação e adoção em várias equipes, mantendo-se prático.
Habilidades Sugeridas
- Sistemas de Banco de Dados
- Otimização de Desempenho de Banco de Dados
- Sistemas Distribuídos
- Estratégia Técnica
Informações Adicionais
Declaração de Igualdade de Oportunidades
Buscamos candidatos com uma ampla gama de perspectivas e origens e temos orgulho de ser um empregador que oferece igualdade de oportunidades. O LinkedIn considera candidatos qualificados sem distinção de raça, cor, religião, credo, gênero, origem nacional, idade, deficiência, status de veterano, estado civil, gravidez, sexo, expressão ou identidade de gênero, orientação sexual, cidadania ou qualquer outra classe legalmente protegida.
O LinkedIn está comprometido em oferecer uma experiência inclusiva e acessível para todos os candidatos a emprego, incluindo indivíduos com deficiência. Nosso objetivo é promover um local de trabalho inclusivo e acessível onde todos tenham a oportunidade de ter sucesso.
Se você precisar de uma Acomodação Razoável para pesquisar uma vaga de emprego, candidatar-se a uma posição ou participar do processo de entrevista, entre em contato conosco e descreva a Acomodação específica solicitada para uma limitação relacionada à deficiência.
Preencha uma solicitação de Acomodação aqui: app.smartsheet.com/b/form/b660a0327d044969abfd7a4e73d15c36
Acomodações razoáveis são modificações ou ajustes no processo de candidatura ou contratação que permitiriam que você participasse plenamente desse processo. Exemplos de acomodações razoáveis incluem, mas não se limitam a:
- Documentos em formatos alternativos ou lidos em voz alta para você
- Ter entrevistas em um local acessível
- Ser acompanhado por um cão de serviço
- Ter um intérprete de língua de sinais presente para a entrevista
Uma solicitação de acomodação será respondida dentro de três dias úteis. No entanto, solicitações não relacionadas a deficiências, como acompanhamento de uma candidatura, não receberão resposta.
O LinkedIn não demitirá nem discriminará de qualquer outra forma funcionários ou candidatos porque eles perguntaram, discutiram ou divulgaram seu próprio salário ou o salário de outro funcionário ou candidato. No entanto, funcionários que têm acesso às informações de remuneração de outros funcionários ou candidatos como parte de suas funções essenciais de trabalho não podem divulgar o salário de outros funcionários ou candidatos a indivíduos que não tenham acesso a informações de remuneração, a menos que a divulgação seja (a) em resposta a uma reclamação ou acusação formal, (b) em prol de uma investigação, processo, audiência ou ação, incluindo uma investigação conduzida pelo LinkedIn, ou (c) consistente com o dever legal do LinkedIn de fornecer informações.
Portaria de Chance Justa de San Francisco
De acordo com a Portaria de Chance Justa de San Francisco, o LinkedIn considerará para emprego candidatos qualificados com registros de prisão e condenação.
Declaração de Política de Transparência Salarial
Como contratante federal, o LinkedIn segue as disposições de Transparência Salarial e não discriminação descritas neste link: lnkd.in/paytransparency.
Aviso Global de Privacidade de Dados e Cartazes de Conformidade para Candidatos a Emprego
Use este link para acessar documentos que fornecem informações sobre como o LinkedIn lida com os dados pessoais de funcionários e candidatos a emprego, bem como o Aviso de Participação no E-Verify e os cartazes de Direitos do Imigrante e do Funcionário da Seção de Direitos do Trabalhador do Departamento de Justiça: linkedin.com/legal/candidate-portal.
Tipo de Local de Trabalho: Híbrido
Trilha de Carreira e Nível: IC6/11
Departamento: Engenharia
O LinkedIn está comprometido com práticas de remuneração justas e equitativas.
A faixa salarial para esta função é $231,000 a $378,000.
Os pacotes de remuneração reais baseiam-se em vários fatores exclusivos de cada candidato, incluindo, mas não se limitando a, conjunto de habilidades, profundidade de experiência, certificações e local de trabalho específico. Isso pode ser diferente em outros locais devido a diferenças no custo de mão de obra.
O pacote de remuneração total para esta posição também pode incluir bônus anual de desempenho, ações, benefícios e/ou outros planos de remuneração de incentivo aplicáveis. Para mais informações, visite careers.linkedin.com/benefits.
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