Наша компания разрабатывает аналитические решения для различных индустрий: системы предсказания спроса на товары для оффлайн-ритейлов, рекомендательные системы в банках, поисковые системы по товарам для онлайн-ритейлеров и многое другое. Мы активно развиваемся как в России (среди клиентов Сбербанк, Пятёрочка, KFC, Перекрёсток, Альфа Банк, МВидео и др.), так и за рубежом. У нас молодой, дружный и опытный коллектив, многие сотрудники - выпускники МГУ, МФТИ, ВШЭ, Сколтеха, ШАД Яндекса, бывшие сотрудники Яндекса, Гугла, Самсунга, Тинькова, Рамблера (однако всё это, разумеется, не является ограничителем для кандидатов — мы смотрим на навыки, а не на регалии).

Мы ищем data engineer уровня middle и senior для усиления нашего направления разработки систем прогнозирования спроса на товары в ритейле. Сейчас в нём уже задействовано больше 20 технических специалистов (data scientists, data engineers, разработчиков), и оно продолжает быстро расти.

Обязанности:

• Разработка и поддержка промышленных пайплайнов обработки данных и машинного обучения на Python и Spark;

• Проработка архитектуры разрабатываемых решений;

• Поддержка data scientist’ов и аналитиков данных (также работают на Python) в задачах разработки;

• Поддержка junior/middle дата инженеров;

• Code review, менторство;

• Контроль ведения документации по проекту и ведение документации.

Минимальные требования:

• Опыт промышленной разработки на Python;

• Опыт работы с Hadoop/Ambari/кастомно собранными кластерами

• Опыт работы со Spark/Spark/Spark Structured Streaming, Pandas и другими инструментами работы с данными от полугода;

• Опыт разворачивания, настройки мониторинга и передача на поддержку разработанных решений;

• Умение работать с командной строкой Linux/MacOs;

• Опыт создание и поддержки data pipelines;

• Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных ;

• Умение вести проекты в Git;

• Опыт работы с Apache Kafka;

• Опыт работы с Airflow/Prefect/Oozie/Luigi;

• Опыт разработки API (REST,gRPC);

• Опыт работы с MPP базами данных;

• Умение проектировать систему обработки данных с нуля;

• Опыт оптимизации скорости работы data pipelines;

• Опыт работы от 3 лет.

На что ещё смотрим:

• Опыт Devops (Docker, Kubernetes, Gitlab-CI, настройка окружения на серверах и др.);

• Опыт разработки сервисов (Flask, Django, Asyncio и др.);

• Участие в open source проектах.

У нас:

• Участие в быстром росте компании, работающей на перспективном AI рынке;

• Удаленная работа при желании

• Поддержка кандидата в профессиональном и карьерном росте;
• Совместная работа с опытными разработчиками, аналитиками данных, менеджерами, продуктологами;
• Гибкий график работы;
• Оформление полностью белое по ТК РФ;
• ДМС (включая стоматологию) в хороших клиниках Москвы и Московской области;
• Офис в центре Москвы (2 минуты от м. Сухаревская) со всем необходимым для комфортной работы.