Data Engineer

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать и поддерживать промышленные Pipeline обработки данных и машинного обучения на Python с использованием популярных фреймворков (Airflow, Prefect, MLFlow и т.д.), а также собственных разработок.
• Готовить данные для моделей машинного обучения и участвовать в их продукционализации совместно с Data Science командой.
• Развивать и улучшать существующие продукты и сервисы.
• Поддерживать Data Scientist’ов и аналитиков данных в задачах разработки.
• Участвовать в развитии инфраструктурных решений для работы с аналитической платформой данных.

Ожидания

• Опыт работы с одной из СУБД на уровне разработчика: Oracle, PostgreSQL, MSSQL Server.
• Глубокие знания Python, SQL.
• Опыт моделирования объектов (отношений, связей) в СУБД. Умение работать с ER-диаграммами.
• Навыки анализа данных с целью определения их типов, наличия пустых значений, наличия некорректных, нетипичных значений. Построения профиля данных (Data Profiling) в источнике с целью их дальнейшего использования.
• Опыт работы или понимание принципов работы ETL-инструментов (Airflow, NiFi, IBM DataStage, Informatica, Pentano ETL, Talend ETL, и др.).
• Знание основных файловых форматов данных, их преимуществ и недостатков (CSV, JSON, XML).

Будет плюсом:

• Опыт работы с Data Science (построение прогнозных моделей, классификаторов, etc).
• Опыт работы с Qlik Sense.
• Общее понимание протоколов взаимодействия информационных систем (REST, SOAP, HTTP, бинарные протокол СУБД и т.д.).

Мы предлагаем

• Возможность принять участие в развитии масштабных, цифровых продуктов.
• Высокий уровень дохода (fix + бонус).
• Расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией, фитнес-зал в офисе, возможность корп. паркинга, дополнительные дни к отпуску, бонусные программы от наших партнеров.
• Профессиональное развитие: программы обучения сотрудников, возможности для повышения квалификации и сертификации, еженедельное внутреннее обучение.
• Комфортный офис в центре Москвы, в шаговой доступности от метро Комсомольская.
• Гибкий подход к графику работы.

Полезные ссылки

• О нас на VC.ru.