Инженер по данным

Что предстоит делать

Навыки: Apache Airflow, Apache Hadoop, Python, Apache Spark, SQL. Квалификация: Lead. Специализации: Инженер по данным. ## О компании и команде - Руководство командой Data Engineers: постановка целей, распределение задач, менторинг и контроль качества выполнения; - Проектирование, реализация и сопровождение ETL/ELT-процессов на базе Airflow, Hadoop, PySpark, Python; - Разработка и оптимизация высоконагруженных приложений обработки данных, профилирование и устранение узких мест; - Настройка и поддержка отказоустойчивых пайплайнов данных с контролем качества, ретраями и SLA; - Проведение code review, внедрение стандартов разработки и практик тестирования, участие в принятии архитектурных решений; - Поддержка и развитие хранилищ данных; - Взаимодействие с заказчиками и разработчиками: интеграция источников данных, формирование требований, согласование SLA; - Ведение процессов и коммуникаций в Jira: контроль прогресса, отражение статуса задач, поддержка прозрачности работы команды. ## Наши пожелания к кандидатам - Python - уверенное знание структур данных и алгоритмов, применение принципов ООП и ФП, опыт написания тестируемого и поддерживаемого кода, использование библиотек для обработки и анализа данных (pandas, numpy), навыки отладки и профилирования приложений; - PySpark - опыт разработки и оптимизации распределённых приложений обработки данных, уверенное знание ключевых трансформаций и действий, умение управлять разделами (partitions), использовать broadcast join и другие техники оптимизации, опыт профилирования приложений Spark; - Apache Airflow - уверенное владение DAG-ориентированным подходом, опыт проектирования сложных ETL/ELT-процессов, настройка SLA, ретраев и сенсоров, интеграция с внешними системами, мониторинг и отладка пайплайнов; - Hadoop - знание принципов работы HDFS и YARN, управление ресурсами и квотами, понимание влияния параметров конфигурации на производительность и отказоустойчивость; - SQL и базы данных - опыт написания сложных SQL-запросов с использованием аналитических оконных функций, оптимизация запросов под большие объёмы данных; - Опыт промышленной эксплуатации высоконагруженных систем обработки данных, включая настройку мониторинга, алертинга и автоматического восстановления пайплайнов; - Опыт проведения code review: умение выявлять потенциальные узкие места, давать конструктивную оценку. ## Что мы предлагаем - Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны; - Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей. telegram: @aaanalytics; - Конкурентную заработную плату, соцпакет; - Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития); - Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями); - Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование; - Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру); - Квартальный бонус по результатам работы; - ДМС, страхование жизни; - Корпоративное обучение.