Москва, Ломоносовский проспект, 25к2
Метро: УниверситетМы строим data-машину для сквозной аналитики: от сырых логов до красивых графиков в BI.
Нужен человек, который любит SQL и грустит без ETL-конвейеров.
Чем займёшься:
Витрины — нужно собирать данные в ClickHouse так, чтобы к ним тянулись и продакты, и маркетологи.
Автоматизировать выгрузки: Oracle → ClickHouse, BigQuery → ClickHouse, плюс CSV/Excel — всё само летит по расписанию.
Разбираться в сырье — оценивать качество и полноту данных, ломать голову над разным “непрогнозируемым”.
Следить за архитектурой — data flow, схемы, индексы. Структура должна радовать DBA-глаз.
Держать BI в тонусе — superset-дашборды и ad-hoc отчёты по одной кнопке.
Писать автопроверки — скрипты на Python, которые первыми заметят, если что-то пошло не так.
Быть data-мастером для продактов и остальных: “как это посчитать?”, “почему цифры разные?”.
С чем работать:
Ядро: SQL ✦ ClickHouse ✦ Google BigQuery.
Витрина: Superset, Looker Studio.
Скрипты: Python (pip install “coffee” по желанию).
Мы ждём:
1+ год в роли Data Engineer / Analyst.
Продвинутый SQL (аналитические функции, тюнинг запросов).
Понимание DWH и Big Data-концепций.
Диплом тех/эко вуза и английский, чтобы читать мануалы без словаря.
Командный дух: обсуждать схему данных так же легко, как шутить в мем-чатике.
Будет круто, если
Делал продуктовую аналитику.
Знаком с GA, Я.Метрикой, Firebase, Appsflyer, Branch.
Пишешь небольшие Python-утилиты.
Что предлагаем мы: