Вакансия: Data Engineer в Москва

Необходимые навыки

• > Python
• > Git
• > SQL
• > Docker
• > Базы данных
• > ML
• > API
• > Kafka
• > Machine Learning
• > Big Data
• > DWH
• > Greenplum
• > ETL
• > Airflow

Требования

Опыт работы с данными от 1 года. Свободное владение Python как основным языком + связка Airflow, Git и Docker.

Обязанности

Вывод в прод продуктовых решений Data команды. Проектирование, внедрение и постоянное расширение пайплайнов данных, выполнение предварительной обработки, очистки и проверки.

Описание

Наша платформа помогает делать ставки на спорт и киберспорт модным и современным развлечением. Благодаря маркетингу, аналитике данных и глубокому пониманию потребностей рынка мы создаем уникальный опыт для пользователей, позволяя погрузиться в контекст спортивных и киберспортивных событий, пережить новые эмоции и стать частью этих событий.

Наша миссия - создать среду, в которой спортивные развлечения и киберспорт способны преобразить повседневную жизнь каждого, погрузить в мир драйва, ярких эмоций и адреналина.

Данных много, а планы развития дата кластера - просто колоссальные, в связи с этим у нас открыта позиция Data Engineer.

Чем предстоит заниматься?

• Вывод в прод продуктовых решений Data команды
• Проектирование, внедрение и постоянное расширение пайплайнов данных, выполнение предварительной обработки, очистки и проверки
• Определение возможности для автоматизации и улучшения существующих процессов обработки данных, приносящих эффект бизнесу
• Разработка конвейеров данных ETL / ELT, которые легко поддерживать и контролировать
• Эффективная работа с несколькими командами для предоставления данных внутрь подразделений.

Что для нас важно?

• ​​​Опыт работы с данными от 1 года
• Свободное владение Python как основным языком + связка Airflow, Git и Docker
• Навык написания сложных SQL запросов для обработки сырых данных, преобразования и их проверки
• Опыт работы с API для сбора или приема данных в пакетном или реальном времени.

Будет плюсом:

• Опыт работы с облачными решениями
• Опыт работы с BI инструментами (Tableau / Power BI/ Metabase)
• Опыт вывода Data Science моделей в прод
• Опыт работы с Greenplum и Spark.

Как устроен наш процесс найма:

Интервью с HR → Интервью с руководителем → Знакомство с Директором департамента → Оффер.

​