Наш заказчик, один из крупнейших российских провайдеров IT-инфраструктуры и облачных решений ищет Middle / Pre-Middle Data Engineer в команду BI. C 2008 года компания создает облачные сервисы, работоспособность которых обеспечивают 6 дата-центров в Москве, Санкт-Петербурге и Ленинградской области. Решениями компании пользуются более 20 000 клиентов по всей России.
Стек: Python, SQL (MS + Postgre), Linux, Git / Gitlab, Airflow 2.0, Docker / Docker Compose, Qlik Sense
Предстоит заниматься:
- интеграцией данных из различных источников (внутренние БД, внешние аналитические/маркетинговые платформы) в DWH (PostgreSQL);
- рефакторингом существующих процессов загрузки и улучшением архитектуры данных;
- планированием миграции с инфраструктуры MS SQL на PostgreSQL;
- мониторингом ошибок и аномалий в данных, настраивать автоматические проверки качества данных;
- подготавливать витрины данных;
- Работать в команде разработчиков баз данных, что позволит вам при желании развивать навыки создания аналитических приложений в Qlik Sense и/или построения DWH.
Успешному кандидату необходимы:
- опыт разработки на Python;
- опыт организации ETL-процессов;
- базовые знания архитектур хранилищ данных;
- знание SQL на хорошем уровне (оконные функции, динамический SQL);
- навыки работы с Linux (написание простых bash-скриптов);
- умение использовать Git.
Будут плюсом:
- знание Airflow 2.0
- знание Docker, docker-compose
- знание CI/CD (Gitlab)
Компания предлагает:
- гибридный / удаленный формат работы;
- гибкое начало рабочего дня (до 12:00 Мск);
- релокационный бонус при переезде;
- ДМС со стоматологией (+ офисный врач);
- психологическое консультирование: онлайн и оффлайн;
- 50% оплата абонемента в фитнес-клуб;
- спортивные мероприятия;
- компенсации обучения английскому (до 100%) и испанскому языку (50%) + разговорная практика с носителями;
- онлайн-библиотека Alpina Digital;
- возможность участвовать в конференциях по всему миру;
- Playstation, VR zone, кикер и настольный теннис в офисе;
- премия по результатам работы за год (до 15% от суммы годового заработка).
Подраздел:
data engineering, DWH, Python, SQL, Docker, Git