[Вакансия в архиве] Data Engineer
Заказчик - это очень известная российская доска объявлений, лидер рынка по объему предложений и посещаемости. Ежедневно даёт миллионам пользователей возможность покупать, продавать и находить работу онлайн.
- автоматизация процессов развертывания и управления сервисами;
- возможность повлиять на архитектуру и отказоустойчивость систем.
Чем предстоит заниматься?
- разрабатывать и оптимизировать витрины данных в Корпоративном хранилище данных;
- проводить миграцию SQL-кода витрин между диалектами Vertica и Trino;
- сверять данные между витринами в разных КХД, анализировать алгоритмы и искать причины расхождения.
- опыт работы в роли Data Engineer от 1,7 лет;
- отличное знание SQL;
- знание архитектур и методологий проектирования Корпоративных хранилищ данных
- опыт проектирования витрин данных;
- опыт сбора требований и общения с пользователями;
- хорошие коммуникативные навыки.
Что мы предлагаем?
-
Хорошая зарплата: уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности.
-
Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review.
-
Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников.
-
Обучение: доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер).
-
Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные.
-
Корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия.
Наши офисы:
-
Москва (БЦ “Башня Империя”, 50 этаж),
-
Санкт-Петербург (Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж),
-
Казань (Н. Ершова, 76/1),
-
Ростов-на-Дону (Текучева, 246),
-
Нижний Новгород (ул. Новая, 28, коворкинг "VMESTE"),
-
Самара (IT парк Монте Роза).
Участвовать в проекте внедрения новой архитектуры DataLakeHouse на базе Trino+Iceberg. Создавать свой ETL движок. Оптимизировать текущее аналитическое хранилище (текущий размер...
Создание витрин (набора данных) по стандартам хранения, в которых будут копаться аналитики. Чистка данных, форматирование, приведение типов, нормализация и денормализация...