Data Engineer — Visibility Dataset

Tentang posisi ini

Keunggulan Growli bukan sebuah fitur — melainkan set data yang tidak dikumpulkan siapa pun: bagaimana setiap asisten AI besar menjawab pertanyaan pembelian yang nyata, minggu demi minggu, lintas bahasa dan kota. Hari ini set data itu hidup di pipeline yang dibangun untuk kecepatan iterasi; tugas Anda adalah memberinya fondasi sebagai aset yang menentukan kategori ini. Anda akan memegang penyimpanan, pemodelan, kualitas, dan akses: penyimpanan observasi yang hanya bisa ditambah, lapisan agregasi yang menyajikan dasbor dalam milidetik, pemantau kualitas yang menangkap penyimpangan sebelum pelanggan menyadarinya, serta analitik internal yang memberi tahu pasar mana yang sebaiknya kami ukur berikutnya. Setiap produk masa depan — tolok ukur, indeks industri, repertoar bisnis nasional — dibangun di atas fondasi yang Anda letakkan di sini.

Yang akan Anda kerjakan

• Memegang penyimpanan observasi: data proses prompt yang tak berubah, jawaban yang dialamatkan berdasarkan konten, dan strategi evolusi skema di sekitarnya.
• Membangun lapisan agregasi agar tampilan per asisten, per kota, dan per pesaing tetap cepat saat data tumbuh seratus kali lipat.
• Merancang pemantauan kualitas data: cakupan, kesegaran, penyimpangan deteksi, dan biaya per observasi — berbasis alarm, bukan pengamatan mata.
• Membuat set data bisa dikueri untuk eksperimen produk tanpa mengganggu jalur panas produksi.
• Memodelkan tolok ukur lintas bisnis yang tetap menghormati isolasi tenant dan ambang anonimitas kami.
• Memegang jalur migrasi saat kami melampaui mesin penyimpanan saat ini — terukur, bisa dibalik, membosankan.
• Bermitra dengan AI engineer untuk kumpulan evaluasi berlabel dan dengan tim produk untuk jenis bukti baru.

Gambaran keberhasilan

• Kueri dasbor tetap di bawah 100 md sementara jumlah observasi tumbuh berlipat ganda.
• Insiden kualitas data ditangkap pemantau, bukan pelanggan, dengan runbook untuk tiap kelasnya.
• Sebuah tolok ukur industri yang murni dibangun dari set data dirilis sebagai fitur untuk pelanggan.
• Biaya penyimpanan per observasi turun sementara jaminan durabilitas naik.

Yang kami cari

• Pengalaman membangun sistem data di produksi 4 tahun ke atas — pipeline, gudang data, atau OLTP bervolume tinggi.
• SQL dan Python yang kuat; Anda memodelkan data untuk kueri yang harus dijawabnya, bukan untuk diagramnya.
• Anda pernah melewati migrasi penyimpanan dan bisa menceritakan apa yang tidak akan pernah Anda ulangi.
• Anda memperlakukan kualitas data sebagai produk dengan SLO, bukan pekerjaan bebersih.
• Pragmatis soal infrastruktur: perkakas membosankan yang terbukti mengalahkan yang baru dan menarik.
• Nilai tambah: pengalaman dengan pencarian, produk analitik, atau set data SaaS multi-tenant.

Diposting 1 September 2026