Инженер по данным
Команда прайсинга строит и развивает аналитическое хранилище платформы ценообразования. Нужно проектировать пайплайны загрузки данных, витрины в ClickHouse, DAGи в Airflow и следить за качеством данных. Ключевые требования — уверенный SQL, опыт с ClickHouse, Python, Airflow и Kafka, работа с большими объёмами данных.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 35 похожих вакансий за 90 дней, рынок — СНГ (RUB).
Что предстоит делать
Навыки: SQL, Apache Airflow. Специализации: Инженер по данным. Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Прайсинг — строит и развивает аналитическое хранилище продукта \"Платформа Ценообразования\". В зоне ответственности команды 4 продукта разной направленности: аналитика, бекенд, ML. ## Вам предстоит - Проектировать и разрабатывать пайплайны загрузки данных. Делать это оптимально в зависимости от потребностей команд потребителей; - Проектировать загрузку данных, раскладку по слоям, витрины в ClickHouse: выбор движка таблиц, ключей сортировки и партиционирования, ключей шардирования и репликации; - Оптимизировать запросы и хранение: разбираться, почему запрос медленный или таблица растёт быстрее ожидаемого, и чинить это; - Разрабатывать и поддерживать DAGи в Airflow: идемпотентность, ретраи, бэкфиллы, зависимости между задачами; - Обеспечивать качество данных: проверки по полноте и консистентности, сверки между системами, алертинг и мониторинг пайплайнов; - Работать напрямую с продуктовыми командами и аналитиками: разбирать требования, договариваться о контрактах данных, объяснять ограничения и предлагать варианты. ## Мы ожидаем от вас - Опыт работы с ClickHouse (это ключевой навык для данной позиции. Необходимо уметь идентифицировать проблемы на кластере, понимать как работать с распределенной БД, как оптимально собрать пайплайны, чтобы не убить кластер); - Уверенный SQL, работа с большими объёмами (у нас есть таблицы 50+ Tb); - владеете Python для разработки пайплайнов, а иногда даже бекенда на FastAPI; - Опыт работы с Apache Airflow (опыт разработки и эксплуатации DAGов в проде, понимание идемпотентности и бэкфиллов); - Опыт работы с Apache Kafka (понимание модели (топики, партиции, консьюмер-группы, оффсеты, семантика доставки), опыт построения загрузки из Kafka в хранилище) - Опыт интеграции данных из REST API и реляционных БД (PostgreSQL и аналоги), включая инкрементальную загрузку и работу с изменениями данных. ## Что мы предлагаем - Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; - Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; - Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; - Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; - Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; - Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в RWB
55 активных вакансий в компании
Lead Backend Developer (Корпоративный портал)
~1 624 000 – 2 940 000 ₸ оценка по стеку
Нужен техлид для внутреннего корпоративного портала: объединить две команды, провести аудит сервисов, спроектировать целевую архитектуру и пересобрать интеграции с HR-системами. Требуется от 6 лет в бэкенде, из них от 2 лет тимлидом команды от 8 человек, сильный Go, опыт с распределёнными системами на Kafka и PostgreSQL под нагрузкой. Предлагают ДМС, обучение, корпоративный спорт, питание в офисе и скидки.
Инженер по данным
~896 000 – 1 680 000 ₸ оценка
Команда рекомендательных систем Wildberries и Russ ищет инженера данных для построения платформы данных для ML-специалистов и аналитиков. Нужно проектировать озёрное хранилище на Iceberg, настраивать качество данных, feature store и семантический слой. Требуются уверенный Python в DE от 2 лет, глубокий SQL и опыт с Airflow, Hadoop, MPP-системами и Trino. Предлагают ДМС, обучение, корпоративные сообщества и комфортный офис.
Бэкенд разработчик (Java/Kotlin)
~1 232 000 – 1 680 000 ₸ оценка по стеку
Разработка платформенного решения и интеграционных приложений для нового Wildberries Банка на Java/Kotlin с нуля, без legacy-систем. Нужен коммерческий опыт от 3 лет, знание PostgreSQL и понимание высоконагруженных приложений, опыт в FinTech будет плюсом. Предлагают ДМС со стоматологией, корпоративное обучение, спорт и скидки, офис рядом с метро с бесплатным питанием.
Бизнес-аналитик
~756 000 ₸ оценка
Нужен бизнес-аналитик в команду проектного офиса департамента клиентского сервиса, который будет развивать B2B-продукты для продавцов Wildberries. Задачи — собирать и формализовать требования, проектировать бизнес-процессы и пользовательские сценарии с нуля, описывать их в CJM и согласовывать решения с продуктовыми командами. Ждут опыт бизнес-аналитиком от 3 лет, понимание BPMN и CJM; предлагают ДМС, обучение, корпоративные сообщества и комфортный офис.
Похожие вакансии
6 вакансий
Ведущий аналитик
~650 000 ₸ оценка
Аналитик данных в лизинговой компании BCC Leasing (дочерняя структура Банка ЦентрКредит). Нужно систематизировать и обрабатывать данные, строить отчёты и дашборды, автоматизировать пайплайны на базе Excel, SQL, Python и Power BI. Требуется профильное образование и опыт в аналитике от года, знание SQL обязательно, Python и CRM будут плюсом. Предлагают оформление по ТК РК, график 5/2, квартальные KPI-бонусы, медстраховку и офис в Алматы.
Python developer (Machine Learning Team)
~1 388 613 ₸ оценка по стеку, все рынки
Ajax Systems шукає Python-розробника в ML-команду для розбудови внутрішньої платформи, яка допомагає ML-інженерам готувати датасети, тренувати моделі та автоматизувати тестування на реальних пристроях. Потрібен комерційний досвід з Python 3 від 3 років, базові знання asyncio, Linux, Docker, SQL і Git, англійська для читання техдокументації. Пропонують конкурентну зарплату, медстрахування, корпоративні заняття з англійської та знижки на продукти компанії.
Data Scientist Middle
~1 388 613 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен ML-специалист для решения бизнес-задач в ценообразовании и прогнозировании. Работа end-to-end: разработка и оценка моделей на временных рядах и uplift modeling, анализ A/B-тестов и работа с данными. Требуется уверенный Python, SQL и опыт классического ML в бизнесе.
Дата инженер
~896 000 – 1 680 000 ₸ оценка
Нужен дата-инженер на крупный банковский проект: репликация данных из S3 в Hadoop, разработка и тестирование ETL-процессов, анализ требований и проектная документация. Ждут уверенный SQL, Python и опыт с Apache Spark, Hadoop/S3 и Airflow, плюсом будут Parquet/ORC, Iceberg, Kafka и Data Vault. Предлагают ДМС со стоматологией, технику, внутренние митапы и сессии профессионального развития.
Аналитик данных
~650 000 ₸ оценка
Аналитик данных в Kaspi.kz будет развивать эквайринг Kaspi Pay: анализировать эффективность маркетинговых кампаний, автоматизировать отчётность, искать инсайты и тестировать гипотезы, заниматься предиктивным анализом и сегментациями. Нужен опыт аналитиком от 2 лет, продвинутый SQL и Python, знание статистики и классического ML, работа в BI-инструментах. Работа полностью в офисе в Алматы, предлагают обучение, языковые курсы, тренажёрный зал и отсутствие дресс-кода.
AI Engineer (Generative AI, Python)
Специалист по созданию, интеграции и оптимизации агентов и приложений на основе генеративного ИИ с использованием Python и LLM. Работа в междисциплинарных командах, фокус на интеграции, оценке качества и инженерных практиках для масштабируемых и надёжных решений.