4 декабря 2025
О компании D vorer
D vorer это лондонская foodtech и кампусная инновационная платформа, трансформирующая физические пространства с помощью данных, искусственного интеллекта и тщательно подобранных уличных фуд-маркетов.
Компания работает более чем на 60 кампусах и мероприятиях по всей Великобритании (включая Imperial College London , LSE и футбольные стадионы ).
D vorer привлекает актуальных поставщиков еды в институциональные пространства и собирает подробные данные о поведении потребителей, посещаемости и показателях продаж.
Обзор Роли
Мы ищем старшего инженера по данным (Senior Data Engineer) с сильными аналитическими, математическими и программными навыками, который сможет извлекать, моделировать и оптимизировать большие структурированные и полуструктурированные наборы данных для поддержки нашей data-driven foodtech-платформы.
Идеальный кандидат имеет опыт работы с сложными наборами данных , желательно включающими:
датчики (sensor-derived) например, данные о потоке людей, времени пребывания,
продажи / транзакции ,
событийные данные .
Будет плюсом, если вы работали с данными в физической среде (умные города, сети ресторанов, розничная торговля, логистика).
Основные Обязанности
Импорт, очистка и структурирование больших таблиц данных (CSV/API/JSON).
Моделирование и вычисление сложных статистик: средние значения, распределения, взвешенные рейтинги, коэффициенты корреляции и поведенческие инсайты.
Сопоставление и кросс-ссылка нескольких наборов данных (например, продажи + ваучеры + посещаемость) с использованием метаданных событий.
Создание масштабируемых структур данных для панелей мониторинга и статистических представлений
Преобразование шумных реальных данных в понятные метрики, готовые для дашборда.
Сотрудничество с full-stack инженером для интеграции результатов в интерфейсную панель.
Требуемые Навыки и Опыт
Продвинутый уровень Python (NumPy, Pandas, SciPy); знание PySpark плюс.
Уверенные навыки SQL и построения запросов к данным.
Опыт работы с данными физических сенсоров (Wi-Fi, поток людей, камеры, IoT-устройства).
Владение статистическим моделированием, корреляционным анализом и агрегированием данных.
Умение работать с RESTful API и структурами JSON/CSV.
Способность создавать читаемые и масштабируемые выходные данные для интеграции с UI/UX.
Умение работать автономно и брать ответственность за данные.
Дополнительный навыки (желательно)
Опыт аналитики в рознице и исследования поведения потребителей.
Знание методов прогнозирования, кластеризации или машинного обучения для моделирования поведения.
Опыт интеграции с API, такими как Square , Geosense , VisitTracker или Monday.com .
Умение создавать интересные инсайты на основе данных (например, поставщик месяца , пиковые часы продаж , аномалии среднего чека ).
Если Вам интересна данная вакансия, готовы выслать примеры и формат наборов данных, с которыми будет необходимо работать.
Заработная плата, формат частота выплат подлежат обсуждению.