Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
TL;DR
Senior Data Engineer (SQL/Python): Построение единой платформы данных для объединения CRM, рекламных систем, сайтов и внутренних сервисов с акцентом на data-архитектуру, ETL/ELT-пайплайны и развитие DWH/Lakehouse. Фокус на интеграции API и баз данных, обеспечении качества данных, мониторинге и SLA, а также подготовке инфраструктуры к ML/AI-продуктам.
🧩 Senior Data Engineer / Инженер данных |
#job #вакансия
Ищем Data Engineer, который поможет построить единую платформу данных
Мы работаем на стыке digital-маркетинга, e-commerce, аналитики и рекламных технологий. Задача — объединить данные из CRM, рекламных систем, сайтов и внутренних сервисов в надежный контур для BI, автоматизации и будущих ML/AI-продуктов.
Что делать:
— проектировать data-архитектуру;
— строить ETL/ELT-пайплайны;
— интегрировать API, БД, CRM и рекламные системы;
— развивать DWH / Lakehouse и витрины данных;
— отвечать за качество, мониторинг и SLA.
Что важно:
— SQL и Python;
— PostgreSQL / ClickHouse;
— Airflow / Dagster;
— Git, Docker, CI/CD;
— опыт построения data-инфраструктуры.
Плюсом будут dbt, Kafka, Yandex Cloud, DataLens, marketing/e-commerce data.
🏗 Greenfield-задача
⚙️ Влияние на архитектуру и стек
🤖 Развитие в сторону AI / ML
🏢 Гибридный формат
💰 Конкурентный доход
Если вам интереснее строить систему, чем поддерживать готовую — будем рады познакомиться.
📩 В отклике коротко расскажите о проектах, где вы создавали или серьезно перестраивали data-инфраструктуру.
#job #вакансия
Ищем Data Engineer, который поможет построить единую платформу данных
Мы работаем на стыке digital-маркетинга, e-commerce, аналитики и рекламных технологий. Задача — объединить данные из CRM, рекламных систем, сайтов и внутренних сервисов в надежный контур для BI, автоматизации и будущих ML/AI-продуктов.
Что делать:
— проектировать data-архитектуру;
— строить ETL/ELT-пайплайны;
— интегрировать API, БД, CRM и рекламные системы;
— развивать DWH / Lakehouse и витрины данных;
— отвечать за качество, мониторинг и SLA.
Что важно:
— SQL и Python;
— PostgreSQL / ClickHouse;
— Airflow / Dagster;
— Git, Docker, CI/CD;
— опыт построения data-инфраструктуры.
Плюсом будут dbt, Kafka, Yandex Cloud, DataLens, marketing/e-commerce data.
🏗 Greenfield-задача
⚙️ Влияние на архитектуру и стек
🤖 Развитие в сторону AI / ML
🏢 Гибридный формат
💰 Конкурентный доход
Если вам интереснее строить систему, чем поддерживать готовую — будем рады познакомиться.
📩 В отклике коротко расскажите о проектах, где вы создавали или серьезно перестраивали data-инфраструктуру.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник - hh