Middle Data Engineer

Сегодня мы начинаем кардинально преобразовывать работу с данными в нашей группе компаний!
Нам необходимы неравнодушные и продвинутые люди, готовые с основ выстраивать единую корпоративную дата-платформу, которая объединит данные бизнеса, установит стандарты управления и позволит обеспечить доступ к data-driven решениям всем сотрудникам компаний, входящих в группу FESCO
При построении платформы мы нацеливаемся на применение гибкой архитектуры (Data lakehouse) и open-source технологий.

Если ты:

• любишь разбираться в архитектуре хранилищ данных и интеграционных процессах,
• ценишь чистоту, простоту и понятность в данных и программном окружении,
• понимаешь, как данные встраиваются в процесс принятия решений и готов показать это другим

тогда наша команда для тебя!

Мы предлагаем:

• Работу в крупнейшей транспортно-логистической компании в России
• Трудоустройство в аккредитованную IT-компанию Сервисный центр ФЕСКО
• Возможность удаленной работы
• Официальное оформление, социальный пакет
• Квартальную премию по результатам работы
• ДМС, включая стоматологию
• Активную корпоративную жизнь, скидки на абонементы в спортивные комплексы
• Корпоративное обучение
• График работы 5/2 (с 8:00 до 17:00, с 9:00 до 18:00, с 10:00 до 19:00, в пятницу до 16:45)

Основные задачи:

• Участие в проектировании архитектуры хранилища
• Реализация интеграции с различными источниками данных (RDBMS, API, файлы и т.д.)
• Моделирование слоев хранилища данных
• Разработка ELT-пайплайнов
• Проведение code review

Мы ожидаем:

• Опыт построения аналитического хранилища данных
• Опыт моделирования данных (разные слои данных)
• Уверенное знание Python
• Углубленное знание SQL
• Комплексное понимание архитектуры аналитических решений
• Понимание работы различных СУБД (SQL/NoSQL, OLTP/OLAP) и современной IT-инфраструктуры (Infrastructure as code, контейнеризация, облачные решения)
• Понимание подходов к организации процессов разработки (CI/CD, DevOps)
• Понимание принципов data governance, основ управления качеством данных, подхода "данные, как продукт"