Senior/Middle+ Big Data Engineer (Рекламная платформа)

Дата размещения вакансии: 27.10.2026
Работодатель: Lamoda Tech
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Крылатская улица 15
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Мы в поиске Senior/Middle+ Big Data Engineer в направление больших данных, который будет участвовать в разработке рекламной платформы. Департамент рекламы в Lamoda сегодня — это более 50 разработчиков и аналитиков, которые строят собственную рекламную платформу: продвижение товаров, медийные форматы и отчетность для рекламодателей. Каждый день с ней взаимодействуют миллионы пользователей.
Главная задача нашей команды - развивать ландшафт данных для построения внутренней и внешней аналитики рекламы.

Чем предстоит заниматься:

  • Проектировать единую модель данных рекламной платформы вместе с продуктом и аналитиками, с учетом роста и развития рекламы в Lamoda;
  • Строить внешнюю отчетность для рекламодателей: проектировать витрины данных в ClickHouse и расчет метрик эффективности рекламных кампаний в NRT и batch режимах;
  • Развивать инфраструктуру данных для ML задач и продуктовой аналитики рекламной платформы;
  • Переводить данные и регулярные расчеты рекламной платформы на Lakehouse архитектуру;
  • Выстраивать взаимодействие с продуктовыми командами рекламной платформы: согласовывать источники, форматы и контракты данных;
  • Обеспечивать качество данных в разных системах, проектировать Data Quality;
  • Оптимизировать действующие пайплайны на Spark - мониторить нагрузку на кластер и эффективность затрачиваемых ресурсов;
  • Анализировать и внедрять новые инструменты инжиниринга данных.

Мы ожидаем:

  • Уверенное владение Python/Scala/Java;
  • Глубокое знание Spark и Spark Streaming/Flink;
  • Понимание внутреннего устройства ClickHouse и умение оптимизировать запросы;
  • Опыт работы с Data Lake/Lakehouse стеком;
  • Опыт построения решений для near realtime аналитики;
  • Хорошее понимание SQL;
  • Понимание инфраструктуры Apache Kafka.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с данными домена рекламы;
  • Опыт внедрения Data Quality-инструментов;
  • Опыт работы с Docker, Kubernetes и системами мониторинга (Grafana, Prometheus).