18 сентября 2024
Flowwow - маркетплейс, где продают свои товары тысячи локальных магазинов в 950 городах. Наша платформа позволяет из любой точки мира заказать, оплатить и отследить доставку цветов, тортов, украшений, картин и других товаров для себя и близких. Нашей команде важно создавать качественный и удобный сервис, который делает счастливыми тысячи людей по всему миру.
Факты о Flowwow:
Ожидания от кандидата:
Мы ищем опытного Data Engineer, специализирующегося на архитектуре Data-Warehouse, для присоединения к нашей команде;
Ваша роль будет сосредоточена на разработке и оптимизации схем данных, включая Data Vault или Anchor, в рамках нашей аналитической Data-платформы. Вы будете играть важную роль в обеспечении эффективности, масштабируемости и надежности наших данных, работая в тесном сотрудничестве с другими членами команды.
Что нужно делать:
Разработка и оптимизация схем данных для нашей Data-Warehouse архитектуры, с акцентом на Data Vault или Anchor модели;
Совместная работа с командой для разработки и поддержания единой и эффективной архитектуры данных;
Оркестрация ETL/ELT процессов с использованием Airflow;
Развитие и поддержка внутреннего DE фреймворка, с акцентом на улучшение процессов обработки и интеграции данных;
Взаимодействие и сотрудничество с командами аналитиков для обеспечения стандартизации и интеграции данных.
Что мы ждем от вас:
Опыт работы в роли Data Engineer не менее 2 лет;
Значительный опыт в разработке архитектуры Data-Warehouse, включая рефакторинг модели данных к Data Vault или Anchor;
Опыт создания и поддержки фреймворков для формирования DDS на Python или Go;
Глубокое понимание структур и алгоритмов обработки данных;
Продвинутые навыки программирования на Python, включая ООП, asyncio, multiprocessing, знание паттернов проектирования;
Понимание ETL/ELT, OLAP/OLTP;
Advanced SQL;
Глубокое знание Airflow;
Умение эффективно работать с задачами в Jira, включая планирование и оценку в рамках спринтов и story points;
Git.
Будет плюсом:
Опыт работы с Kafka и Spark Streaming;
Знания в области DevOps (Kubernetes, Docker, Grafana и т.д.);
Опыт работы с облачными платформами.
Условия:
С первого дня:
После прохождения испытательного срока: