Data Engineer в MAX

Any

По договоренности

Hybrid, remoteЗанятость: ПолнаяТребуемый опыт: Не указан

Москва

Откликнуться
company logo
VK
Перейти на сайт

Размер компании

-

Описание компании не указано

Описание вакансии

Создаём единую коммуникационную платформу, которая станет универсальным решением для всех платформ группы по общению пользователей. Цифровая платформа, в которую интегрированы мессенджер, мини-приложения, нейропомощник, платёжный сервис и конструктор чат-ботов. Задачи: Проектировать, реализовывать и оптимизировать сложные ETL-процессы (в том числе разработка DAG для автоматизации); Участвовать в проработке и пилотировании нового: Data Quality, развитие собственного ETL-фреймворка, тесные интеграции с аналитическими инструментами; Работать с данными на каждом этапе их трансформации: от появления информации в конкретном источнике до принятия решений на данных; Извлекать из исходных данных ценную информацию и скрупулёзно обрабатывать её для последующего анализа; Реализовывать стабильный расчёт бизнес-метрик вместе с командой аналитиков; Поддерживать и модифицировать созданные решения, обеспечивать доступность сервиса и корректность данных для принятия решений Требования: Уверенно знаете Python на уровне написания собственного фреймворка и SQL на уровне оптимизации запросов; Умеете проектировать DWH: слои, модели хранения данных, процессы ETL; Хорошо понимаете принципы работы распределённых систем Hadoop или YTsaurus, ClickHouse; Использовали Airflow, Luigi или другой оркестратор; Умеете выбирать технологии для решения конкретных задач; Понимаете принципы работы инструментов мониторинга и способны настраивать алерты для отслеживания состояния ETL-процессов; Знаете основные алгоритмы и структуры данных, особенно используемые в работе с большими данными; Эффективно общаетесь с людьми, находите общий язык с разными специалистами

Дополнительно

Секреты цифровой доступности Как попасть в команду Проектировать, реализовывать и оптимизировать сложные ETL-процессы (в том числе разработка DAG для автоматизации) Участвовать в проработке и пилотировании нового: Data Quality, развитие собственного ETL-фреймворка, тесные интеграции с аналитическими инструментами Работать с данными на каждом этапе их трансформации: от появления информации в конкретном источнике до принятия решений на данных Бонусы: Гибкий график работы; Бонусы и скидки от партнеров; Офис в центре города; ДМС; Профессиональная команда; Бонусы от партнеров; Интересные задачи