Обязанности:
Мы, Dodo Brands, создаём и развиваем технологичные бренды в сфере быстрого питания через франчайзинг. Вы точно знаете Додо Пиццу, а ещё мы развиваем кофейни Дринкит и донерные Кебстер! 22 страны в Европе, Африке, Азии, 1000+ точек и больше 40 000 сотрудников. И это только за 12 лет работы. Мы уже успели стать самой быстрорастущей пицца сетью в мире, а ещё нас называют самыми инновационными. Почему? Мы строим не просто пиццерии, кофейни и донерные — каждый процесс пронизан технологиями. У нас есть целое подразделение, Dodo Engineering, из 250+ разработчиков, которое развивает нашу собственную IT-платформу Dodo IS, чтобы клиентам было удобно заказывать, а пиццерии, кофейни и донерные были умными и выводили бизнес на новый уровень качества. Наша компания основана на принципах радикальной открытости и доверия. В Dodo Brands каждый становится предпринимателем в рамках своей роли и может по-настоящему творить и менять. Открытость помогает нам развивать долгосрочные партнёрские отношения с клиентами, сотрудниками и франчайзи, основанные на взаимном доверии и принципе win-win. О команде и продукте: В нашей команде шесть крутых дата инженеров. Вместе мы работаем над созданием Data Platform. С помощью неё любой в компании может легко пользоваться данными для принятия решений. Data Platform решает задачи от построения простых дашбордов до создания и выкатки в продакшн Deep Learning моделей. Наша главная цель — сделать так, чтобы платформа помогала командам постоянно внедрять инновации, развивать и создавать прорывные продукты. Кого мы ищем? Мы в поиске DevOps, который возьмёт поддержку и развитие инфраструктуры систем по работе с данными. Стек технологий: У нас современная платформа, которая базируется на облачных сервисах Azure Databricks. Данные загружаем с помощью debezium или принимаем события в Event Hub (Kafka). Храним в Delta Lake, всё раскладываем по слоям и Data Vault. Витрины храним в Kusto, а визуализация в Superset. Основной язык — python. Чем предстоит заниматься: Вот некоторые из наших текущих фокусов и ближайших проектов. Будет круто, если у тебя уже есть опыт по одному из этих направлений. Infrastructure as Code. Наша облачная инфраструктура Azure полностью описана в коде, мы придерживаемся базовой единицы — сервис и это качественно описанная инфраструктура per service (terraform+jsonnet) DataOps. Развёртывание и поддержка data-сервисов: Databricks, Superset, Kusto, Debezium. Self-serve data platform. Настройка CI/CD для пайплайнов, автоматизация инфраструктуры Шаринг экспертизы по работе с данными. Мы помогаем другим командам в работе с данными, интеграциями, нашими инструментами и оптимизациями MLOps. CI/CD для ML проектов, создание тулинга для вывода ML-моделей в production. Что ещё важно? Опыт работы с аналитическими системами и понимание принципов работы — Data Lake, DWH Имеешь опыт работы с публичными облаками, понимаешь их преимущества и недостатки, а также основные концепции и применяемые практики. Имеешь опыт работы с Kubernetes, системами оркестрации контейнеров в production-окружениях. Умеешь работать в команде, можешь общаться с разработчиками на одном языке и находить баланс между идеальным решением в вакууме и текущими нуждами. Понимаешь принципы DevOps-культуры и SRE-практики и готов активно развиваться в этом направлении. Будет плюсом: Apache Kafka MPP/Cloud data warehouse решения (Snowflake, Redshift, BigQuery, Vertica, Teradata, Greenplum, Azure DWH, ClickHouse и т.д.) Опыт MLOps Опыт работы с Hudi или Iceberg или Delta Lake. Умеете балансировать между MVP и собственным перфекционизмом Мы готовы предложить: Удаленная работа; Оплата профильных обучений и конференций; ДМС со стоматологией с первого дня; Частичная компенсация психолога и софинансирование английского; Работа в быстрорастущей и покоряющей новые страны компании.Похожие вакансии