Data Engineer

Описание роли

На позиции Data Engineer в компании М.Видео вы будете ключевым специалистом по построению и оптимизации конвейеров обработки данных (ETL). Задача роли — гарантировать высокую доступность и качество информации, необходимой для аналитики и управления продажами. Вы будете заниматься разработкой и поддержкой высоконагруженных решений, автоматизацией процессов сбора и трансформации данных, а также интеграцией источников торговых и клиентских данных. В работе активно используются Python, SQL и Apache Airflow для оркестрации задач, а хранилища на базе Hadoop и Spark позволяют обрабатывать большие объемы информации.

Основные обязанности

• Проектирование и разработка ETL-пайплайнов для агрегирования данных из CRM, ERP и web-сервисов;
• Оптимизация SQL-запросов и скриптов для ускорения загрузки и обработки;
• Настройка и поддержка Apache Airflow, мониторинг и алертинг процессов;
• Внедрение инструментов контроля качества и трассировки данных;
• Взаимодействие с Data Science и BI-командами для передачи и подготовки данных.

Требования

• 3–5 лет опыта в разработке ETL и работе с Big Data;
• Уверенное владение Python и библиотеками pandas, sqlalchemy;
• Практический опыт работы с Apache Airflow или аналогичными оркестраторами;
• Знание реляционных и колоночных СУБД (PostgreSQL, ClickHouse, Hive);
• Знакомство с экосистемой Hadoop/Spark и Docker;
• Умение документировать архитектуру и процессы.

Особенности вакансии

Вы получите конкурентную зарплату, полный социальный пакет включая добровольное медицинское страхование и компенсацию образовательных программ. Компания обеспечивает доступ к профильным конференциям и внутренним обучающим курсам. Роль предполагает работу в современном офисе в центре Москвы с гибким началом рабочего дня и дружной командой специалистов по Data & Analytics.

О компании М.Видео

М.Видео — ведущая российская сеть по продаже бытовой техники и электроники с более чем 300 магазинами и собственными digital-платформами. Мы фокусируемся на омниканальном клиентском опыте, масштабных проектах по персонализации и развитии Big Data-инфраструктуры. Компания ценит инновации, прозрачность и предоставляет возможности для карьерного роста во всём ходе цифровой трансформации. Последние исследования показывают, что более 70% крупных ритейлеров используют Big Data для персонализации предложений и повышения лояльности клиентов.