Дата-инженер

Мы усиливаем core-команду построения DE-платформы еще одним дата-инженером. У нас существует уникальная, развитая DE-инфраструктура, которой мы гордимся. Мы давно переросли этап "простого ETL" и начали строить дата-платформу как продукт.

Наше главное отличие — платформенная инженерия вместо рутины. Мы не делаем рутинные пайпланы — мы строим и развиваем инфраструктуру и сервисы, которые позволяют компании работать с данными через стандартизированные инструменты.

Мы придерживаемся принципа Data Mesh: DE создают удобные инструменты и нижний слой данных — доменные команды/аналитики на них создают свои витрины и отчётность.

Помимо задач по хранилищу, у нас много инженерной работы на стыке data- и software-разработки — лучше всего это видно по нашей архитектуре:

• Оркестрация: 8500+ задач.
• BigQuery: 800+ Тб информации, 10000+ таблиц.
• Собственный продукт для менеджмента задач в Airflow.
• Реалтайм экспорт данных с помощью CDC KAFKA.
• Highload-сервис для стриминга, горизонтально масштабируемый.
• Qdrant: векторное хранилище данных для RAG AI-агентов и семантического поиска.
• RAG AI-workflow поиска и синтеза информации на основе локальной LLM.
• DataHub — документация и метаданные.
• Сервис для отправки ивентов в маркетинговые системы.
• Сервисы для управления обновлением Tableau-отчетов.
• Мониторинговые, алертинговые сервисы.
• И еще множество интересных компонентов и сервисов для работы с DE-платформой.

Стек: Python, SQL, BigQuery, Airflow, K8s, MySQL, облачными сервисы обработки данных.

Будущие задачи

• Развитие платформы данных в компании.
• Создание новых инструментов для аналитиков.
• Поддержка ETL-процессов.
• Настройка интеграции данных с различными сервисами.
• Отправка событий в различные аналитические системы и маркетинговые системы.
• Поддержание качества и надежности данных.
• Поддержка и создание аналитических микросервисов.
• Внедрение AI-решений в DE.
• Внедрение и распространение общих подходов и практик в DE.

Мы ожидаем

• Опыт работы дата-инженером или на аналогичной должности от 3 лет.
• Знание Python для обработки данных, разработки ETL, поддержки backend-аналитических сервисов.
• Знание SQL.
• Опыт работы с Docker.
• Опыт работы с реляционными и колоночными базами данных (проектирование, запросы, оптимизация).
• Знание инструментов оркестрации данных.
• Отличные навыки решения проблем и способность работать как самостоятельно, так и в команде.
• Хорошие коммуникативные навыки и способность объяснять технические концепты простыми словами.
• Опыт использования AI-инструментов для повышения продуктивности.

Будет плюсом

• Опыт менторства, обучения.
• Работа с облачными сервисами обработки данных.
• Опыт с Kubernetes, Ansible.
• Работа с Appsflyer, Firebase, Amplitude.
• Работа с RabbitMQ, Kafka.

Мы предлагаем

• Работа на международные рынки.

• Поддержка и содействие в профессиональном росте (семинары, курсы, тренинги, внутреннее обучение).

• Полностью белая заработная плата и официальное оформление.

• Подключение к ДМС со стоматологией в первые две недели работы (включая супруга/супругу и детей).

• Гибридный график работы, 2 дня в неделю работа в офисе, с гибким началом и окончанием рабочего дня.

• Оплачиваемые вкусные обеды и кофе-поинты в офисе.

• Обучение английскому языку с корпоративным преподавателем.

• Частичная компенсация спортивно-оздоровительных мероприятий (спорт, йога, бассейн и тд.) и занятий с психологом после испытательного срока.

• Предоставление рабочей техники на выбор.

• Релокационный пакет.

Присоединяйтесь к нашей команде!