Data Engineer

Цели и задачи

Выбор целевой БД и построение хранилища данных:

• Vertica/Greenplum/Citus/что-то другое.
• Разобраться с CDC — думаем про Debezium.
• DV2.0/Anchor/Гибрид.

DataOps/MLOps — внедрение лучших инструментов и практик:

• AirFlow + DBT + Great Expectations + DVC + MLFlow + label studio или любой другой стек в рамках здравого смысла.

Каталог данных/Data Discovery/Data Lineage:

• Datahub/Amundsen/Marquez/другое отличное решение.

Архитектура и имплементация своего click + event stream решения:

• Snowplow/Rudderstack/Jitsu/другое отличное решение.

Ожидания

• Опыт 2+ года в роли DE с похожими задачами.
• Отличные знания Python и SQL.

Уверенные знания и опыт по нескольким пунктам из списка:​​​​​​​

• Модели хранилищ данных: плюсы, минусы, подводные камни.
• AirFlow/Prefect/Dagster.
• DBT/что-то схожее.
• Great Expectations/другие DQ либы.
• MLflow/Kubeflow и DVC.
• Kafka и Spark/Flink.
• Vertica/Greenplum/Citus/ClickHouse.

Условия

• Возможность развития в команде ведущей MedTech-компании России.
• Корпоративное медицинское решение в любом городе страны со стоматологией и психологами.
• Поддерживаем активный образ жизни: выбирай виды спорта по душе (корпоративные команды, компенсация абонемента).
• Оплата профильного обучения и конференций.
• Скидки и бенефиты от наших партнёров.
• Оплачиваемые курсы английского языка.
• Льготная ипотека.

Приятное дополнение:

• Всегда поддержим, если ты захочешь посетить профильные конференции, и, тем более, выступить на них.
• Мы общаемся на “ты”, не любим бюрократию и всегда помогаем друг другу.