Data Engineer

Платформа данных в Циане отвечает за улучшение опыта использования данных для решения бизнес-задач. Мы эффективно организуем большие объёмы данных - сейчас в нашем Data Lake хранится более 3ПБ. Мы также работаем над созданием удобных инструментов для реализации ETL и решения задач ML и аналитики.

Ищем Data engineer в команду разработки платформенных инструментов, чтобы вместе интегрировать эффективные решения по работе с данными с использованием современных технологий.

Вместе с нами вам предстоит:

• прорабатывать архитектуру платформенных инструментов и работать над roadmap их развития. Примеры решений которые уже есть:

1. Feature Store для хранения фичей для команды DS
2. Data Catalog для сбора меты и построения data lineage
3. Библиотека для интеграции Spark App с сервисами внутри компании

• помогать бизнесу, аналитикам и ds решать их задачи при помощи данных

• проводить исследования с целью оптимизации работы с данными

• разрабатывать проекты по обмену данными с внешними заказчиками (например, Росреестр, операторы сотовой связи и др.)

Мы видим на этой позиции человека, который:

• кодит на Python: основные типы и структуры данных, понимание концепций работы async кода и его отличий от классической модели, OOP, декораторы/генераторы/итераторы/context manager

• имеет опыт работы с Hadoop стеком от 2 лет

• верхнеуровнево понимает архитектуру работы HDFS: какие типы нод за что отвечают, как работает Erasure Coding

• имеет опыт работы со Spark: может объяснить что такое драйвер и экзекьюторы, пояснить за ленивость и actions, как связаны RDD и Dataframe

• работал с Kafka

У нас интересно, потому что:

• нашим продуктом пользуется большое количество людей и с ростом аудитории растёт количество интересных задач

• есть возможность поучаствовать в построении сервисов с нуля или интегрировать что-то новое. Мы всегда прислушиваемся к опыту наших коллег

• нет зоопарка технологий и довольно понятный стек:

  • Python 3.9/3.10

  • Spark 3

  • Yandex S3

  • Greenplum, PostgreSQL

  • Airflow 2.+

  • NoSQL DB (Redis, Cassandra)

  • Kafka

  • Scala (есть небольшой процент задач по Spark Streaming)

• мы постоянно работаем над автоматизацией рутинных процессов

Что мы предлагаем:

• удаленную работу с возможностью приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске. В офисе – кухни, оборудованные всем необходимым, а также снеки, фрукты, кофе и чай, бесплатная авто и вело парковки

• рост и развитие: в первые месяцы у каждого сотрудника есть ментор, после появляется личный план развития и возможность прокачивать soft/ hard skills на практике, обучении, конференциях

• ДМС с первого рабочего дня (со стоматологией, госпитализацией, страховкой выезжающего за пределы нашей страны)

• 5 day off в год, помимо основного отпуска

• кафетерий льгот Benefactory