О компании:

Rubbles занимается разработкой DS-продуктов для крупных бизнесов. Например: систем предсказания спроса на товары в ритейле и fmcg, рекомендательных систем, систем предсказания поломок оборудования, поисковых систем для онлайн-магазинов, систем оптимизации производства в промышленности и т. п. Среди клиентов многие лидеры своих индустрий: Пятёрочка, Дикси, Газпромнефть, Альфа-Банк, Сбербанк, Перекрёсток, Открытие, Алроса, Mars, KFC и многие другие. За три последние года компания выросла в 12 раз по выручке (а по прибыли ещё больше) и планирует продолжать рост.

О команде:

У нас небольшая и опытная команда (чуть более 150 человек), многие сотрудники — выпускники МГУ, МФТИ, ВШЭ, Сколтеха, ШАД Яндекса, бывшие сотрудники Яндекса, Google, Samsung, Тинькофф, Rambler, Booking, есть грандмастер Kaggle (однако всё это, разумеется, не является ограничением для кандидатов — мы смотрим на навыки, а не на регалии).

Кого мы ищем:

На наших проектах мы работаем с большими объемами данных, и мы ищем Python-разработчика с опытом промышленной разработки, чтобы помогать нам структурировать потоки данных, строить необходимые витрины и, в целом, двигаться в новую для себя область data engineering’a. Мы готовы рассматривать человека без опыта в DE, но с желанием развиваться в этой области – готовы учить и вкладываться в развитие человека.

Что нужно делать:

• Работать в командах, которые разрабатывают data-продукты (модели, дашборды). В командах есть дата-саентисты, дата-инженеры и дата-аналитики;

• Писать качественный код на Python, который будет обрабатывать большие объемы данных;

• Поднимать и поддерживать нужную для своей работы инфраструктуру - хранилища (SQL/NoSQL, AirFlow, Kafka и пр);

• Разрабатывать микросервисы, внутри которых работают модели;

• Проектировать и создавать витрины в хранилищах;

• Делать выгрузки данных и отчеты, автоматизировать их создание.

Требования:

• Отличное знание Python и опыт промышленной разработки от 1.5 лет;

• Знание базовых алгоритмов и структур данных;

• Уверенное знание SQL и опыт работы с различными БД;

• Понимание, как работают сложные системы по обработке данных или сильное желание в этом разобраться;

Будет плюсом:

• Опыт работы со стеком Hadoop/Hive/Spark;
• Опыт в Devops (Docker, Kubernetes, Gitlab-CI, настройка окружения на серверах и лр.);
• Опыт работы с Airflow и другими подобными инструментами для запуска регулярных задач.

У нас:

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

• Удаленная работа при желании;

• Поддержка в профессиональном и карьерном росте, оплата профильного обучения, конференций и книг, корпоративные скидки на курсы английского;
• Совместная работа с опытными разработчиками, аналитиками данных, менеджерами, продуктологами;
• Гибкий график работы;
• Оформление полностью белое по ТК РФ;
• ДМС по всей России со стоматологией и онлайн-психологом после испытательного срока (3 месяца).
• Уютный офис в центре Москвы (2 минуты от м. Сухаревская) со всем необходимым для комфортной работы.