Data Engineer

Цели и задачи

• Выбрать целевую БД и построить хранилище данных.
• Vertica или Greenplum или Citus или что-то другое.
• Разобраться с CDC — думаем про Debezium.
• DV2.0 или Anchor или Гибрид.
• DataOps/MLOps — затащить лучшие инструменты и практики.
• Airflow + DBT + Great Expectations + DVC + MLFlow + label studio или любой другой стек в рамках здравого смысла.
• Каталог данных / Data Discovery / Data Lineage.
• Datahub или Amundsen или Marquez или другое отличное решение.
• Архитектура и имплементация своего click+event stream решения.
• Snowplow или Rudderstack или Jitsu или другое отличное решение.

Что надо уметь

• Опыт 2+ года в роли DE с похожими задачами.
• Отличные знания Python и SQL.
• Увереные знания и опыт по нескольким пунктам из списка.
• Модели хранилищ данных: плюсы, минусы, подводные камни.
• Airflow или Prefect или Dagster.
• DBT или что-то схожее.
• Great Expectations или другие DQ либы.
• MLFlow или Kubeflow и DVC.
• Kafka и Spark или Flink.
• Vertica или Greenplum или Citus или Clickhouse.

Что предлагаем

• Работу над очень крутыми проектами, которые будут звездами твоего портфолио.
• Сильную команду, заряженную на результат.
• Заработную плату, которая соответствует твоему профессиональному уровню.
• Уверенность в завтрашнем дне благодаря сильному и надежному партнеру.
• Официальное оформление, стабильные выплаты, оплату больничного и отпуска.
• Возможность работать в режиме хоум-офис — мы же digital-компания.
• Бесплатный доступ к сервису телемедицины после испытательного срока и ДМС.
• Корпоративный английский или скидки на изучение языков в Skyeng.

А еще:

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