Data Engineer

Что предстоит делать

<p><b>Adaptiq, от имени AppsFlyer, ищет Data Engineer</b></p><p><b>О компании AppsFlyer:</b></p><p>AppsFlyer предоставляет SaaS-платформу маркетинговой аналитики, которая измеряет и оптимизирует маркетинговые активности в мобильных, веб-, CTV, ПК и консольных приложениях. AppsFlyer известна своим масштабным бэкенд-производством. В любой момент времени тысячи серверов обрабатывают более 150 миллиардов событий мобильных приложений, анализируя данные пользователей, обслуживая запросы и взаимодействуя в огромных масштабах.</p><p>Чтобы поддерживать вселенную, которую мы называем AppsFlyer, мы практикуем современную эксплуатацию производства с полноценной self-serve CI/CD платформой, высокоинтегрированным стеком observability для наших микросервисов, бэкендов и инфраструктуры, а также культуру ответственности и стремления к качеству.</p><p>Группа Analytics отвечает за то, чтобы показывать нашим клиентам истории, которые рассказывают их данные. С помощью сложной агрегации, специализированных аналитических баз данных и тщательно разработанных API мы предоставляем возможность анализа срезов данных (slice-and-dice) в наших красивых дашбордах и через использование внешних интеграций.</p><p><b>О роли:</b></p><p>В качестве <b>Data Engineer</b> в группе Analytics в AppsFlyer вы будете отвечать за полный цикл обработки данных о событиях — от приема и обработки до хранения, моделирования и доставки через API.</p><p>Вы будете проектировать и реализовывать пайплайны данных с использованием <b>Apache Airflow</b> и <b>Spark</b>, выбирать и оптимизировать аналитические базы данных, а также интегрировать новые компоненты в нашей гибридной среде микросервисов. Вы будете сотрудничать с менеджерами продуктов и кросс-функциональными командами, устранять инциденты в продакшене и влиять на нашу миграцию в <b>Google Cloud</b> и <b>BigQuery</b>. Эта роль предлагает автономию в проектировании функций, реальное влияние на платформу, обрабатывающую миллиарды событий ежедневно, и возможность вносить вклад в open-source проекты или выступать на отраслевых форумах.</p><p><b>Ключевые обязанности:</b></p><ul><li>Разрабатывать и поддерживать пайплайны обработки данных с использованием Apache Airflow, Scala Spark или PySpark.</li><li>Выбирать, моделировать и оптимизировать аналитические базы данных для высокопроизводительных запросов с низкой задержкой.</li><li>Проектировать и реализовывать бэкенд-сервисы и API для приема, агрегации и потребления данных клиентами.</li><li>Мониторить производительность и стабильность системы; диагностировать и устранять проблемы в продакшене.</li><li>Сотрудничать с менеджерами продуктов и инженерами для планирования и реализации сложных функций.</li><li>Руководить усилиями по миграции на Google Cloud Platform, BigQuery и современные инструменты для работы с данными.</li><li>Участвовать в on-call ротациях, оповещениях через PagerDuty и процедурах реагирования на инциденты.</li><li>Документировать архитектуру системы и потоки данных; поддерживать качество кода и тесты.</li></ul><p><b>Требуемые компетенции и навыки:</b></p><ul><li>3+ года опыта <b>разработки </b>программного обеспечения с <b>фокусом на data engineering</b>.</li><li>Практический опыт работы с <b>Apache Spark</b> (Scala или PySpark) и <b>Apache Airflow</b>.</li><li>Опыт построения и поддержки высокопроизводительных распределенных систем данных с низкой задержкой.</li><li><b>Отличное знание SQL</b> и опыт моделирования данных для аналитических нагрузок.</li><li>Знакомство с <b>JVM языками</b> (<b>Scala, Java, Clojure</b>) или <b>Python</b> для бэкенд-разработки.</li><li>Опыт работы с облачными платформами — желательно <b>GCP</b> — и такими хранилищами данных, как <b>BigQuery</b>.</li><li>Подтвержденная ответственность за продакшен-системы и управление <b>on-call инцидентами</b>.</li><li><b>Отличные </b>коммуникативные навыки на <b>английском</b> языке для работы в распределенной команде.</li><li>Степень бакалавра в области Computer Science или эквивалентный практический опыт.</li></ul><p><b>Будет плюсом:</b></p><ul><li>Опыт работы в продакшене с крупномасштабными базами данных и ETL-инструментами.</li><li>Практический опыт разработки бэкенд-сервисов на Go или Clojure.</li><li>Опыт работы с продакшен-уровня ETL и пайплайнами данных в BigQuery.</li><li>Вклад в open-source проекты или публичные выступления на митапах/конференциях.</li><li>«AI-мышление» — знакомство с такими инструментами, как GitHub Copilot, и новыми AI-рабочими процессами.</li></ul><p><b>Пакет льгот включает:</b></p><ul><li>Медицинская страховка</li><li>Оплачиваемый неограниченный отпуск + все государственные праздники + дополнительные дни для отдыха</li><li>Компенсация расходов на питание</li><li>Компенсация расходов на спорт</li><li>Завтраки в офисе</li><li>Программа ментального здоровья</li><li>Тимбилдинги, happy hours и другие командные мероприятия</li><li>Оплачиваемые больничные дни</li><li>Снэки, фрукты и холодное пиво</li><li>Все новые члены команды получают новый MacBook с 2 мониторами и стартовый набор</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/adaptiq/vacancies/362932/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>