Мы ищем Lead Data Engineer, чтобы присоединиться к нашей команде по работе с данными.
Обязанности:
ETL/ELT конвейеры данных: проектирование, построение и поддержка надёжных и масштабируемых дата-пайплайнов, интеграция данных из различных источников для аналитики и отчётности;
Управление архитектурой: контроль и оптимизация архитектуры данных, включая хранилища данных;
Руководство командой: лидерство, наставничество и коучинг команды инженеров по данным, создание среды сотрудничества и внедрение лучших практик в области инженерии данных;
Управление данными: внедрение политик и практик для обеспечения качества данных, конфиденциальности и соответствия отраслевым стандартам;
Сотрудничество: тесное взаимодействие с аналитиками, владельцами продуктов, руководителями команд, архитекторами и другими заинтересованными сторонами для понимания требований к данным и предоставления действенных аналитических решений;
Технические инновации: отслеживание новых технологий и трендов в области данных, стимулирование постоянного улучшения инфраструктуры и процессов обработки данных;
Оптимизация производительности: проведение тюнинга производительности, устранение сложных проблем с данными и обеспечение целостности данных в системах;
Infrastructure as Code (IaC): применение принципов IaC для автоматизации развертывания и управления инфраструктурой данных;
Управление проектами: руководство проектами в области дата-инжиниринга от идеи до внедрения, обеспечение их соответствия целям и срокам организации.
Требования:
Опыт руководства командами, менторства, управления проектами;
Опыт: 5–10 лет опыта работы в области дата-инжиниринга, включая не менее 2–3 лет на позиции лида или руководителя;
Технические навыки: ClickHouse: минимум 1 год практического опыта работы;
Продвинутые знания SQL для создания запросов и работы с реляционными базами данных;
Экспертиза в решениях для построения хранилищ данных (например, ClickHouse, Snowflake, Redshift, BigQuery);
Глубокое понимание ETL/ELT процессов и инструментов (Apache Airflow, Informatica, Azure Data Factory);
Знание распределённых систем, моделирования данных и проектирования баз данных;
Сертификаты (желательно): AWS Certified Data Analytics, Google Professional Data Engineer или аналогичные сертификаты.
Предлагаем:
Мы международная команда молодых специалистов;
Поддерживаем рост своих сотрудников и растём, как компания;
25 дней оплачиваемого отпуска, компенсация больничного и дополнительно 3 sick days в году;
Гибкий рабочий график и частичный home office (мы командные игроки, но ценим твое личное время);
Возможность удаленной работы;
Заинтересованы в твоем профессиональном росте и постоянном обучении, предоставляем доступ к внутренней базе знаний, проводим митапы и тимбилдинги, обучаем новым технологиям.