У нас в DWH очень много данных: 6000 объектов, 800 ТБ в Greenplum, 200 ТБ в Clickhouse и 2 пт в Hadoop. С данными активно работают более 3000+ аналитиков в бизнес командах. На стороне команды DWH созданы инструменты, которые позволяют аналитику не зависеть от etl-разработчика и самостоятельно собирать данные для своих задач. Сейчас мы ищем экспертов sql, готовых помогать аналитикам оптимально работать с данными.

Наша инфраструктура:

Greenplum / Hadoop / Clickhouse в качестве ядра обработки данных
Собственные решения на базе Apache Airflow, Apache NiFi Apache Flink в качестве инструментов трансформации данных для аналитиков (selfservice etl)

Мы не требуем знания этих инструментов от кандидатов. Наша задача сделать инструменты работы с данными максимально удобными и доступными. Но нам важно, чтобы кандидат на эту позицию имел большой опыт работы с данными.

Обязанности:

Быть экспертом по данным: помогать аналитикам в решении вопросов с источниками данных, моделью данных DWH
Разрабатывать витрины в помощь аналитикам
Выступать заказчиком для разработки витрин в смежных командах
Оптимизировать существующие запросы
Внедрять и развивать культуру написания оптимальных запросов

Требования:

Высшее техническое образование
Опыт работы с базами данных в качестве разработчика от 1 года
Свободное владение SQL, знание основ python
Опыт проектирования объектов БД на основании бизнес требований
Понимание теории СУБД и ETL-процессов
Знакомство с ETL-инструментами будет плюсом

Мы предлагаем:

Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
Работу в офисе. График работы — гибридный
Профессиональное развитие. Вы получите доступ к библиотеке с технической литературой, тренингами и мастер-классами для сотрудников
Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. Предложим льготное страхование вашим близким
Компенсацию такси, парковки и 50% затрат на спорт от стоимости абонемента
Компенсацию обедов. А если захотите перекусить, на каждом этаже есть кухня с чаем, кофе и фруктами
Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

Data Engineer