компания "макдоналдс, россия" мы ищем в нашу практику по управлению данными дата-инженера. вакансия обусловлена большим портфелем проектов в сфере data, предусмотренным стратегией развития нашей компании и имеющим высокий приоритет для бизнеса. развитие дата-практики охватывает контур компании и ее ключевых партнеров по цепочке создания ценности и предусматривает внедрение корпоративной платформы данных, включая построение классического dwh и озера данных (data lake), разработку приложений bi-аналитики и отчетности на платформе, обеспечение процессов интеграции данных. работа организована по продуктовым командам, в которые входят представители бизнеса и ит (продакты, дата-инженеры, специалисты data science, аналитики данных и специалисты ит, отвечающие за сервисы платформы данных). обязанности: сбор и обработка данных из различных источников для проектов построения ml-моделей прогнозирования и ad-hoc аналитики по запросам бизнес-функций маркетинга, hr и финансов; анализ требований ко входящим потокам данных; проектирование потоков данных и схем загрузки; профилирование и очистка данных; разработка скриптов трансформации данных; разработка интеграционного взаимодействия (rest api); подготовка витрин данных и поставка данных для контента в аналитические приложения; проведение ревью кода и участие в программе менторинга джуниор дата-инженеров команды. наши пожелания к знаниям и опыту: высшее образование опыт работы в роли дата-инженера/ аналитика данных в продуктовых командах либо опыт участия в проектах построения dwh и data lake в роли etl-разработчика – от 2 лет твердые знания python навыки оптимизации sql-запросов и опыт разработки на postgresql, clickhouse опыт построения потоков данных (предпочтительно ni-fi, airflow) практические навыки работы с данными на кластере hadoop или s3 опыт написания задач для spark, kafka базовые навыки mlops (в объеме самообслуживания) предпочтителен опыт работы с яндекс облаком и/или сбер cloud умение писать чистый поддерживаемый код и техническую документацию мы предлагаем: работа в масштабном бренде в сфере быстрого обслуживания с уникальной историей достойный уровень оплаты труда продвинутая система бенефитов (годовой бонус, дмс, мобильная связь, частичная компенсация фитнеса, 3-х летний накопительный план от оклада и премий) гибридный график работы профессиональное развитие и карьерный рост возможность принять участие в цифровой трансформации масштабного бренда
Адрес
Москва