Аналитик данных / Дата инженер (Python, SQL)

Описание вакансии

О компании

Мы - крупный селлер на маркетплейсе Wildberries с сильной технической командой разработки и анализа данных.

Самостоятельно разрабатываем, поддерживаем и масштабируем аналитическую платформу для управления торговлей на Wildberries:

выгружаем данные по официальному API WB
дополнительно парсим и обрабатываем большие объёмы данных, полученные через скрапинг фронта
храним данные в Google BigQuery (множество таблиц, сложные связи)
разрабатываем аналитические обработчики на Python
выводим кастомные таблицы и дашборды в Google Sheets

Команда работает в Cursor, пишет много кода и быстро доводит решения до продакшна.

Кого мы ищем

На сегодняшний день существует 100+ скриптов-обработчиков на python, собственная БД на Google BigQuery и множество аналитических сценариев.

Мы ищем Аналитика данных / Дата инженера, который:

возьмёт на себя ответственность за архитектуру и качество данных, включая оптимизацию и упорядочивание существующих скриптов
сможет самостоятельно проектировать решения по обработке данных
будет готов к самостоятельному написанию дополнительных скриптов-обработчиков на python с быстрыми итерациями и коротким циклом внедрения "от идеи до прототипа"

Чем предстоит заниматься

Поддерживать и дорабатывать аналитические инструменты по работе с API Wildberries и размещению данных в Google BigQuery
Проектировать, пересматривать и оптимизировать архитектуру хранения данных в Google BQ
Разрабатывать и поддерживать аналитические обработчики на Python, которые используют сырые загруженные данные и обрабатывают их для дальнейшей передачи в отчёты (Google Sheets)
Работать с большими объёмами сырых данных (API + фронт), самостоятельно принимая архитектурные решения
Отвечать за корректность, масштабируемость и производительность аналитических решений

Примеры реальных задач, которые потребуется решать

1. Оптимизировать архитектуру данных с данными по воронке продаж и рекламе (>50 полей и >10 связанных таблиц) для дальнейшей оптимальной обработки и вывода 50 агрегированных метрик в Google Sheets

2. Написать алгоритм перераспределения запасов по 20+ складам на уровне товар–размер
с учётом ежесуточной динамики изменения остатков, а также подготовить дата-архитектуру под хранение данных для выполнения этой задачи

3. Разработать end-to-end решение по обработке данных, которое:

получает на вход сырой JSON с фронта поисковой выдачи Wildberries,
находит в нём наши товары,
определяет позиции в поисковой выдаче,
оптимально хранит эти данные,
подготавливает их к передаче в стандартизированные отчёты в Google Sheets

4. Поддерживать, рефакторить, оптимизировать и расширять уже существующие 100+ скриптов-обработчиков

Кого мы ищем

Мы ищем специалиста, который:

мыслит категориями архитектуры данных, а не отдельными таблицами,
способен самостоятельно разрабатывать алгоритмы на Python,
принимает технические решения и несёт за них ответственность,
готов работать в Cursor

Требования

Обязательно:

Сильный технический бэкграунд (математика, физика)
Опыт работы от 5 лет в роли аналитика данных / data engineer / analytics engineer / data scientist
Уверенное владение SQL
Уверенный Python для аналитической обработки данных
Знаком с базой по теории алгоритмов
Опыт проектирования и поддержки хранилищ данных
Понимание принципов ETL / ELT, архитектуры аналитических пайплайнов
Опыт и готовность работать в Cursor

Будет плюсом:

Опыт в олимпиадном программировании
Опыт работы с данными e-commerce

Условия и формат работы

Работа в растущем продукте, где инженерные решения напрямую влияют на деньги
Высокий уровень автономности и ответственности
Минимум бюрократии и согласований
Быстрые итерации и прямой доступ к контексту бизнеса
Возможность влиять на архитектуру платформы целиком, а не на отдельные задачи
Условия по з/п обсуждаются

Команда

Простая и прямая коммуникация
Сильная техническая команда с опытом работы в крупных компаниях в РФ, США и на Ближнем Востоке
Полное делегирование задач и доверие внутри команды