Инженер данных

От 4 лет коммерческого опыта в роли DWH / Data Engineer

Хранилище, которое вы развивали и меняли, а не только поддерживали в рабочем состоянии

Витрины данных, доведённые до продакшена и живущие в реальной работе аналитики или BI

Проектирование

• Понимаете принципы построения DWH (Kimball / Inmon, star schema, ETL/ELT) и можете обосновать выбор подхода под конкретную задачу, а не следовать шаблону

• Понимаете различия OLTP- и OLAP-систем и последствия выбора для схемы и профиля нагрузки

• Умеете декомпозировать размытую бизнес-задачу до модели данных и плана работ

Технологии

• SQL на уровне оптимизации: читаете план запроса, находите узкие места, переписываете тяжёлые запросы

• PostgreSQL / MySQL или другая промышленная РСУБД под нагрузкой

• Kafka: топики, партиционирование, продюсеры и консьюмеры, поведение при сбоях и повторной обработке

• Clickhouse: проектирование схем под конкретные паттерны запросов, движки таблиц, партиционирование, materialized views

• Airflow или другой оркестратор

• Python на уровне поддерживаемого production-кода

• Git, Jira

Будет плюсом:

• Отвечали за архитектуру хранилища или крупного домена данных целиком, а не за отдельные пайплайны

• Проводили аудит чужих решений и доводили рефакторинг до результата, а не до списка замечаний

• Работаете с качеством данных как с отдельной задачей: проверки, SLA на данные, договорённости с владельцами источников

• Ревьюите код, помогаете расти middle-инженерам

• Общаетесь с бизнес-заказчиком напрямую: превращаете запрос в требования, оцениваете и защищаете сроки

• Интеграции с BI-системами: Power BI, Tableau и др.

• Опыт создания и мониторинга production-сервисов и API на Python, работа со сторонними API

• Опыт работы в облачных средах (AWS, GCP), понимание облачных сетей и безопасности

Развивать корпоративное хранилище данных: проектировать слои, схемы, таблицы и представления, оптимизировать структуру хранения

Разрабатывать и сопровождать витрины данных для аналитики, BI

Проектировать и разрабатывать процессы загрузки данных из разнородных источников

Настраивать потоки передачи данных между системами: интеграции, синхронизация, обработка ошибок

Строить дашборды, алертинг и мониторинг

Обеспечивать наблюдаемость пайплайнов: контроль качества данных, отслеживание задержек и сбоев загрузок

Проводить аудит текущих решений, выявлять точки роста

Профайлинг, оптимизация и рефакторинг существующих решений

Поддерживать и развивать ETL-инфраструктуру и интеграционное ПО, участвовать в разборе инцидентов

Собирать и уточнять требования к данным вместе с аналитиками и бизнес-заказчиками

Участвовать в анализе данных: выявление зависимостей, построение логических связей, подготовка данных для аналитики

Вести задачи в Jira: оценка, декомпозиция, контроль выполнения

График работы 5/2, с 09:00 до 18:00;

Корпоративная мобильная связь;

Добровольное медицинское страхование;

Оплата части расходов по фитнесу