Ищем специалиста в области Data Engineering для решения задач в области DIY ритейла, е-commerce для крупной компании с развитой сетью филиалов. Среди задач – участие в построении архитектуры и развертывании новой аналитической платформы, разработка и оптимизация ETL процессов, построение витрин данных, подготовка данных для моделей машинного обучения во взаимодействии с командой Data Science, создание отчетов и дашбордов для бизнес-пользователей и др. Приветствуются умение работать в команде, стрессоустойчивость, умение объяснить полученные результаты, желание развиваться в различных аспектах Data Engineering: от администрирования сервисов, разработке ETL пайплайнов до построения витрин данных и отчетов.

Обязанности:

• Анализ исходных данных в различных системах для решения бизнес-задач (оценка структуры, качества, полноты и применимости данных)
• Разработка комплексных ETL процессов для разнородных систем и СУБД
• Мониторинг, оптимизация и поддержка ETL процессов
• Обеспечение и контроль качества данных
• Построение и развитие витрин данных
• Участие в разработке аналитической отчетности
• Презентация результатов работы бизнесу

Требования:

• Высшее / незаконченное высшее техническое образование
• Владение языками программирования Python или SAS Base
• Уверенное знание SQL (Join`ы, агрегаты, группировки, вложенные запросы, аналитические функции);
• Знание основ дискретной математики и теории реляционных СУБД
• Понимание принципов аналитической обработки данных в хранилищах данных
• Аналитический склад ума, системное мышление, ответственность, хорошие коммуникационные навыки
• Желание быстро овладевать новыми навыками и знаниями
• Готовность работать неполную или полную рабочую неделю: 30-39 ч

Будет плюсом:

• Наличие выполненных проектов в области Big Data, BI
• Опыт работы с СУБД;
• Понимание процессов ETL, ELT;
• Понимание общей архитектуры хранилищ данных (DWH)
• наличие сертификатов, подтверждающих навыки работы в SAS Viya
• наличие e-learning сертификатов (Coursera, Udemy, Edx) о прохождении обучения по технологиям data engineering

Стек используемых технологий:

• SAS Viya, SAS Base, HP Vertica, SAP, MS SQL Server, PostgreSQL, Airflow, Python, Linux/Bash, Hbase, Kafka, Prometheus, Grafana

Появились вопросы? Пишите в Телеграм @udorokhova. Узнать больше о компании можно на нашей странице в Instagram @sdvor_it.