Чётко описанная роль в крупной продуктовой компании даёт возможность развивать рекламную платформу и современную инфраструктуру данных; зарплата не указана, поэтому оценить условия оплаты нельзя.
Кликните для подробной информации
Современные технологииМасштабный продуктПонятные задачи
Оценка от Hirify AI
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Senior/Middle+ Big Data Engineer (Рекламная платформа): Развитие ландшафта данных для рекламной платформы Lamoda с акцентом на проектирование моделей и витрин данных, near realtime и batch-аналитику. Фокус на переводе расчетов в Lakehouse, оптимизации Spark-пайплайнов, обеспечении качества данных и создании инфраструктуры для ML и продуктовой аналитики.
Локация: Москва, Крылатская улица, 15; возможен удалённый или гибридный формат работы.
Компания
Lamoda Tech развивает собственную рекламную платформу для продвижения товаров, медийных форматов и отчетности для рекламодателей; с платформой взаимодействуют миллионы пользователей.
Что делать
Проектировать единую модель данных рекламной платформы совместно с продуктом и аналитиками.
Строить внешнюю отчетность для рекламодателей, проектировать витрины в ClickHouse и рассчитывать метрики рекламных кампаний в near realtime и batch-режимах.
Развивать инфраструктуру данных для ML-задач и продуктовой аналитики.
Переводить данные и регулярные расчеты рекламной платформы на Lakehouse-архитектуру.
Согласовывать с продуктовыми командами источники, форматы и контракты данных, обеспечивать качество данных и проектировать Data Quality.
Оптимизировать Spark-пайплайны, мониторить нагрузку на кластер и эффективность использования ресурсов, а также внедрять новые инструменты инжиниринга данных.
Требования
От 3 до 6 лет опыта работы.
Уверенное владение Python, Scala или Java.
Глубокое знание Spark и Spark Streaming или Flink.
Понимание внутреннего устройства ClickHouse и умение оптимизировать запросы.
Опыт работы с Data Lake или Lakehouse-стеком.
Опыт построения решений для near realtime-аналитики.
Хорошее понимание SQL.
Понимание инфраструктуры Apache Kafka.
Хорошо, если есть
Опыт работы с данными рекламного домена.
Опыт внедрения инструментов Data Quality.
Опыт работы с Docker, Kubernetes и системами мониторинга Grafana и Prometheus.
Культура и преимущества
Удалённый или гибридный формат работы.
Работа в направлении больших данных рекламной платформы.
Взаимодействие с более чем 50 разработчиками и аналитиками департамента рекламы.
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 →