Data Engineer

з/п не указана

Вакансия в архиве

Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию

Показать описание вакансии

Требуемый опыт работы: 3–6 лет

Полная занятость, полный день

Хочешь создавать будущее своими руками?
Тогда тебе к нам!

Разрабатываем лучшие IT– сервисы,
чтобы удивлять клиента!

Разбираешься в IT? Тогда тебе к нам!

Big Data МТС трансформирует классическое аналитическое хранилище в data lake ведущей технологической компании. Уже сегодня на аналитике Big Data основывается принятие многих стратегических решений в компании. А в перспективе на ней будет базироваться вся экосистема продуктов МТС.

Что вы найдете в команде Big Data?

Стек технологий: open source и коммерческие решения в области big data.

Продукты: с 2015 года их более 80: от оценки поведения клиентов до бизнеса. Находятся на разных стадиях - R&D, продуктивизации и продуктива.

Подход: Agile, Scrum, для управления продуктами и задачами - confluence и Jira. Все команды автономные, поэтому минимум бюрократии. Гибко меняем задачи в спринте, если понимаем, что это необходимо.

Команда: нас уже 200, планируем вырасти до 300. Для работы над продуктом собираем команду из разных центров компетенций (их более 14, есть ЦК разработки, ЦК DevOps, ЦК архитектуры и др.)

Опыт и навыки, на который мы рассчитываем:

  • Опыт работы с данными в одной из отраслей: телеком, интернет-компании, банки, страхование, ритейл
  • Понимание моделей данных и принципов устройства хранилищ данных
  • Хорошее знание SQL
  • Опыт работы хотя бы с одной промышленной БД
  • Знание стека Hadoop/Hive/Spark и опыт работы с большими объемами данных
  • Знание одного из языков программирования: Python, Scala
  • Навыки загрузки данных из неструктурированных источников (data exploration, data wrangling, data cleansing)
  • Умение работать в Unix консоли, базовое понимание (как минимум умение читать) shell scripts
  • Хорошее знание технического английского, навыки поиска информации

Дополнительно:

  • Умение работать с системами контроля версий и CI (git, jenkins)
  • Опыт работы с планировщиками задач (oozie, airflow, cron)
  • SQL stored procedures (например, Teradata и/или Oracle и/или Postgress)
  • Знакомство с ETL инструментарием
  • Навыки scrapping/web crawling (phantom)
  • Опыт создания REST сервисов
  • Знания в области математической статистики и машинного обучения.

Какие задачи?

  • Feature engineering для Data Science задач, нормализация данных, сглаживание локальных экстремумов, создание прототипов для задач интеграции;
  • Задачи по сбору данных, их очистке и исследованию качества данных;
  • Сборка витрин в соответствии с бизнес-задачами и отраслевыми практиками;
  • Создание прототипов, прогностических моделей и доказательств концепций.

Наши новые сотрудники будут разрабатывать и продвигать новые digital-продукты МТС.

Есть ли обучение? Локальные и международные конференции, митапы. Углубленные курсы от производителей ПО. Корпоративный университет МТС.Масштабная виртуальная библиотека.

Какой график? Гибкий, начало работы в промежутке с 8 до 11. Есть возможность работать несколько дней вне офиса (по договоренности). 2 раза в год напряженный период во время защиты бюджетов, компенсируем 3 днями к отпуску.

Условия. Каждый месяц - аванс и зарплата, дважды в год - премия. Бонусом – ДМС + стоматология, корпоративная связь, страхование жизни, в т.ч. при выезде за границу, специальные предложения от партнеров и друзей МТС.

Процесс отбора.

Есть ли тестовое задание? Может быть по результатам первого технического интервью.

Кто ревьювит резюме? Лиды направления.

Сколько этапов? 1: HR + первое тех. интервью. 2: тестовое задание/второе интервью - по необходимости

Ключевые навыки

SQLSparkАнализ данныхdatasetсборка витриннормализация данныхPythonформирование метрик

Адрес

Технопарк, Москва, проспект Андропова, 18к9
Показать на карте
­

Вакансия опубликована 19 августа 2019 в Москве

Написать сопроводительное письмоПисьмо отправлено

Сопроводительное письмо к отклику