Data Quality Engineer (Python/SQL)

TL;DR

Data Quality Engineer (Python/SQL): Разработка и поддержка фреймворков качества данных для высоконагруженной платформы продавцов с акцентом на автоматизацию проверок и мониторинг ETL-процессов. Фокус на проектировании DQ-метрик, управлении метаданными и обеспечении надежности данных в DWH/Data Lake для принятия бизнес-решений.

Локация: Москва (гибрид/удалёнка/офис).

Компания

Объединённая технологическая компания Wildberries и Russ, лидер рынка e-commerce и наружной рекламы.

Что делать

• Проектировать ETL-процессы с учетом best practices в области качества данных.
• Разрабатывать методологию мониторинга DQ-метрик, настраивать дашборды и алерты.
• Развивать Data Quality фреймворк и поддерживать актуальность метаданных в каталоге данных.
• Автоматизировать проверки данных и интегрировать их в пайплайны.
• Анализировать инциденты с данными и координировать процессы их исправления.
• Взаимодействовать с командами аналитиков, инженеров и ML-специалистов.

Требования

• Опыт работы в Data Quality или Data Observability от 2 лет.
• Продвинутое владение SQL (оптимизация, оконные функции).
• Продвинутый уровень Python (Pandas, PySpark) и опыт проектирования сервисов.
• Опыт работы с оркестраторами и понимание подходов к тестированию данных (unit, integration, regression).
• Знание принципов DWH, Data Lakes и Data Governance.
• Опыт работы с инструментами типа Soda, Great Expectations или dbt testing.

Культура и преимущества

• Корпоративный пакет ДМС со стоматологией и консультации психолога.
• Доступ к корпоративному университету, языковым клубам и программам развития.
• Гибкий подход к работе и условия для баланса карьеры и семьи.
• Развитая внутренняя инфраструктура: бесплатное питание в офисе, корпоративная техника.
• Множество сообществ по интересам (спорт, шахматы, йога и др.).