Software Data Engineer

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The role We are a small company that runs its operations on internal software built with AI coding agents (Claude Code). We have production web applications, databases, scheduled data syncs, and third-party API integrations in daily use. We are hiring our first dedicated engineer to maintain, fix, and harden these systems, and then to help build new ones. You will review AI-written code, keep integrations running when vendor APIs change, and raise the quality bar on testing, deployment, and security. Expectations Read and understand the existing codebase, specs, READMEs, and migration history before changing anything. Diagnose and fix production failures, especially API syncs that break when a vendor changes something. Review AI-generated pull requests line by line; test, challenge, and correct them. Build CI/CD, automated tests, and monitoring so failures are caught early and never silent. Harden database security, access control, and secrets management. Build new features, integrations, data pipelines, and reports. Requirements Required technical skills 5+ years of professional software engineering, with recent production work in TypeScript. PostgreSQL: schema design, migrations, views, SQL and PL/pgSQL functions, row level security, indexes, and reading query plans. Full-stack TypeScript: Node.js, React, and Next.js (App Router preferred), with strict typing. API integrations: REST and JSON APIs, authentication, pagination, rate limits, retries, idempotent syncs, and handling schema changes. Git and GitHub: branching, pull requests, code review, GitHub Actions. Testing and reliability: unit, integration, and database tests; logging, monitoring, and incident root- cause analysis. AI coding agents: daily use of Claude Code, Cursor, Codex, or similar on a real codebase, with a disciplined habit of reviewing their output. Data accuracy: comfortable with financial data (decimal and cents math, reconciliation, audit trails). Security basics: least-privilege access, secrets handling, authentication, and protecting personal data. Important Tools Supabase (RLS, Edge Functions on Deno, pg_cron, Auth, CLI migrations) and Vercel. AWS (Lambda, S3, SQS, SFTP, Secrets Manager) and Terraform. Data engineering: ELT pipelines, data modeling, data quality checks, dashboards. Building LLM agents with tool use, MCP servers, or the Anthropic API.Software and Data Engineer | Page 2 Microsoft SQL Server, Microsoft Graph, or background job frameworks (for example Inngest). Originally posted on Himalayas

职位描述 我们是一家小型公司，运营依赖于用 AI 编码代理（Claude Code）构建的内部软件。我们有生产环境的 Web 应用、数据库、定时数据同步和第三方 API 集成在日常使用中。我们正在招聘第一位专职工程师，来维护、修复和加固这些系统，然后帮助构建新的系统。你将审查 AI 编写的代码，在供应商 API 变更时保持集成正常运行，并提高测试、部署和安全的质量标准。 期望 在更改任何内容之前，阅读并理解现有代码库、规格说明、README 和迁移历史。 诊断并修复生产故障，尤其是当供应商更改某些内容时中断的 API 同步。 逐行审查 AI 生成的拉取请求；测试、质疑并纠正它们。 构建 CI/CD、自动化测试和监控，以便尽早发现故障，且绝不悄无声息。 加固数据库安全、访问控制和密钥管理。 构建新功能、集成、数据管道和报告。 要求 必备技术技能 5 年以上专业软件工程经验，近期有 TypeScript 的生产工作经历。 PostgreSQL：模式设计、迁移、视图、SQL 和 PL/pgSQL 函数、行级安全、索引，以及阅读查询计划。 全栈 TypeScript：Node.js、React 和 Next.js（优先 App Router），具有严格类型。 API 集成：REST 和 JSON API、身份验证、分页、速率限制、重试、幂等同步，以及处理模式变更。 Git 和 GitHub：分支、拉取请求、代码审查、GitHub Actions。 测试和可靠性：单元、集成和数据库测试；日志记录、监控和事件根本原因分析。 AI 编码代理：在真实代码库上日常使用 Claude Code、Cursor、Codex 或类似工具，并具有审查其输出的自律习惯。 数据准确性：熟悉财务数据（小数和美分数学、对账、审计追踪）。 安全基础：最小权限访问、密钥处理、身份验证和个人数据保护。 重要工具 Supabase（RLS、Deno 上的 Edge Functions、pg_cron、Auth、CLI 迁移）和 Vercel。 AWS（Lambda、S3、SQS、SFTP、Secrets Manager）和 Terraform。 数据工程：ELT 管道、数据建模、数据质量检查、仪表板。 使用工具使用、MCP 服务器或 Anthropic API 构建 LLM 代理。软件和数据工程师 | 第 2 页 Microsoft SQL Server、Microsoft Graph 或后台作业框架（例如 Inngest）。 原发布于 Himalayas

⚑ 岗位信息收录自公开招聘页（Himalayas），以雇主官网为准