Data Engineer (ClickHouse)

Data инженер

Компания

Джетлин 4.79

Условия

Требования

Инженер по данным PowerBI Tableau ClickHouse SQL Yandex DataLens Apache Airflow ETL Greenplum Apache Hadoop DWH Можно удалённо О проекте Переход с зарубежного решения Power BI на отечественный DataLens. Задачи на проекте Миграция и подготовка данных (основной пул задач):

• Изучение внутреннего обучающего курса по работе с ClickHouse и DataLens в оперативном режиме;
• Анализ источников данных и инвентаризация существующих отчётов Power BI.
• Проектирование и создание витрин данных (Data Marts) в ClickHouse, оптимизированных для запросов из DataLens;
• Миграция отчёта Power BI в DataLens «под ключ», включающая согласование с владельцами домена и сохранение ключевых метрик;
• Оптимизация отчётов под конкретные бизнес-запросы доменов.

Техническая поддержка и оптимизация:

• Решение инцидентов производительности перенесённых отчётов (включая диагностику и устранение причин медленных запросов);
• Консультирование и менторство в рамках комьюнити Data Lens (более 150 пользователей), а также обогащение базы знаний по работе с Data Lens;
• Проведение воркшопов и написание методических гайдов: «Как мигрировать отчёт», «Лучшие практики SQL для ClickHouse», «Антипаттерны в витринах»;
• Контроль качества создаваемых витрин, включающий проверку на соответствие требованиям (по метрикам, объёму данных, типам связей).

Обязательные требования

• Опыт с СУБД ClickHouse - создание и оптимизация витрин данных;
• Умение оптимизировать сложные SQL-запросы и диагностировать проблемы производительности (включая анализ системных таблиц и работу с планировщиком запросов);
• Опыт работы с инструментами визуализации данных — DataLens или Power BI;
• Опыт с инструментами оркестрации (Airflow) и трансформации данных (dbt, Zeppelin).
• Понимание методологий моделирования данных и опыт создания витрин;
• Умение создавать и вести базы знаний (документировать решения и процессы);
• Опыт в миграции больших массивов отчётов из Power BI/Tableau в другие аналитические экосистемы (будет являться преимуществом);
• Умение объяснять сложные технические ограничения («почему нельзя так писать запрос») простым и доступным языком для продуктовых аналитиков и представителей бизнеса;
• Продуктовое мышление — способность не просто переносить данные, а создавать удобные и быстрые решения для конечного пользователя;
• Проактивность — способность самостоятельно выявлять потенциальные проблемы в процессах миграции и предлагать решения до возникновения инцидентов.
• Клиентоориентированность — навык прямого взаимодействия с потребителями данных (доменами), умение внимательно слушать их потребности и оперативно решать возникающие.

Показать контакты