Обязанности:
О нас Мы работаем в сегменте RegTech. Это новый рынок, активно развивающийся во всем мире. Большинство игроков — SaaS сервисы, позволяющие компаниям выполнять требования регулирующих органов, анализировать партнеров и клиентов, наблюдать и анализировать конкурентов, совершать M&A сделки, отслеживать связи между компаниями и многое другое. Это быстро развивающаяся отрасль на пересечении финансов, аналитики, технологий обработки данных, включая AI, нормативных и регуляторных требований. Rusprofile — быстрорастущая частная компания, один из лидеров российского рынка RegTech. Сервис помогает компаниям быстро и эффективно принимать критические для бизнеса решения на основе данных, собираемых ежедневно из десятков источников. Аудитория Rusprofile — это около 10 млн пользователей в месяц и десятков тысяч платящих клиентов, от малого бизнеса до крупных корпораций. Наша миссия — помогать бизнесам в их развитии, делая данные простыми и полезными для принятия решений. За последние 3 года мы выросли по выручке в 5 раз, в 10 раз по базе клиентов и мы не планируем останавливаться. Мы больше не стартап, но и не корпорация. Мы принимаем решения быстро, у нас нет сложной иерархии и бюрократии. Мы постоянно развиваемся и адаптируемся, чтобы иметь возможность создавать действительно ценные продукты для наших клиентов и развивать бизнес. Как построена работа Мы выстроили инженерную культуру, где ценится качественный код и техническая экспертиза команды. Разработчики активно участвуют в проектировании решений, а время на работу с техническим долгом и рефакторинг — это часть нашего процесса, а не "когда-нибудь потом". У нас опытная команда, готовая делиться знаниями, и мы открыты к новым технологиям, если они решают реальные проблемы. Процессы у нас построены на принципах agile и постоянно оптимизируются под потребности команды. Работаем итерациями, проводим короткие и полезные синки, уделяем внимание проектированию и code review. При этом у нас нет лишней бюрократии — мы берем лучшее из гибких подходов и адаптируем процессы так, чтобы они помогали команде, а не создавали препятствия. О команде Команда Rusprofile — это 40+ человек: основатель Дмитрий Стрелков, который когда-то заканчивал факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ. Спустя 8 лет активного развития Rusprofile, все также управляет бизнесом; наша команда разработки состоит из 22 человек: двух инженеров по инфраструктуре, 13 разработчиков, а также 4 тестировщиков и одного дата-инженера; бизнес-ориентированная команда продукта: продакт-менеджеры, продуктовый аналитик и дизайнеры продукта. Сейчас в Data Engineering один человек. Мы усиливаем это направление, чтобы построить полноценную платформу данных. Команда Data Engineering: обеспечивает единый источник правды по данным в компании для аналитики; строит и развивает платформу данных (хранилище, витрины, ingestion, трансформации); проектирует и поддерживает архитектуру обработки и хранения данных для анали; отвечает за стабильность, воспроизводимость и масштабируемость пайплайнов; выстраивает системный контроль качества данных. Мы создаем прозрачную и масштабируемую систему данных, которая поддерживает рост продукта и позволяет бизнесу принимать решения на основе достоверной информации. Про наш стэк: DBT, Dagster, DataHub, ClickHouse, MySQL, Kafka, Kubernetes, GitLab, Snowplow, GrowthBook. Что ты будешь делать Твоим руководителем будет Lead команды Data Engineering, а основными стейкхолдерами — продуктовый аналитик и продуктовая команда. Наша цель — построение и развитие аналитического хранилища данных и витрин для продуктовой аналитики и BI. Твоя зона ответственности — развитие и поддержка аналитического контура данных, чтобы он был масштабируемым, управляемым и устойчивым к изменениям. Твои задачи будут включать: 1. Развитие аналитического слоя DWH Загрузка и обработка событий (Snowplow) и биллинга; Формирование детального слоя хранилища данных; Построение витрин для: продаж, воронки, регистраций, MRR, экспериментов; Написание кода формирования аналитических витрин. 2. Развитие dbt-проекта Переписывание существующих DAG в dbt; Развитие структуры и логики dbt-проекта; Оптимизация моделей; Обеспечение воспроизводимости и прозрачности трансформаций. 3. Качество и устойчивость данных Контроль качества данных; Поддержка и развитие проверок; Обеспечение корректности и консистентности аналитических моделей; Поддержка Superset-дашбордов со стороны данных. 4. Взаимодействие с продуктовой аналитикой Помощь продуктовым аналитикам в работе с витринами; Погружение в процессы формирования метрик; Развитие моделей данных под потребности аналитики и продукта. Ты станешь частью команды Data Engineering, которая строит и развивает аналитическую платформу данных и обеспечивает единый источник правды для бизнеса. Предстоит плотное взаимодействие с аналитикой и продуктом, чтобы данные были встроены в принятие ключевых бизнес-решений. Как понять что ты подойдешь Опыт работы от 3 лет в роли Analytics Engineer / Product Data Engineer; Глубокое знание SQL и практический опыт оптимизации запросов; Уверенное владение Python; Опыт построения ETL / ELT-пайплайнов и их сопровождения; Опыт data modeling (проектирование детального слоя DWH и аналитических витрин); Понимание принципов data quality, обеспечения надежности данных и data lineage; Опыт работы с аналитическими СУБД (желательно ClickHouse или аналогами); Понимание устройства реляционных и нереляционных баз данных; Навыки мониторинга и отладки пайплайнов обработки данных; Умение проектировать архитектуру данных (индексы, партиционирование, шардирование, оптимизация производительности); Опыт работы с Airflow или другими инструментами оркестрации; Опыт работы с Superset или другими BI-инструментами со стороны данных; Опыт работы с Docker и контейнеризацией; Базовые навыки Linux и понимание DevOps-практик; Опыт работы с Git и CI/CD; Системное мышление и способность видеть архитектуру данных целиком; Опыт работы с legacy-решениями и проведения рефакторинга. Будет плюсом: Опыт работы с dbt и Dagster; Умение самостоятельно разворачивать и поддерживать сервисы обработки данных. Мы предлагаем Работу в продукте с доказанной ценностью и понятной стратегией развития. Мы работаем спринтами, но с понятным горизонтом планирования — есть гибкость в задачах и при этом стратегическое направление не теряется; Среду, где данные — ядро бизнеса. От качества, скорости и надёжности работы с ними напрямую зависит результат компании, поэтому Data Engineering здесь — стратегически важное направление; Осознанное движение к зрелой архитектуре: оркестрация, воспроизводимость, контроль качества, прозрачность процессов и снижение технологического долга; Высокий уровень ответственности и доверия. Мы ценим самостоятельность, системное мышление и инженерный подход к решению задач; Гибкий график и возможность удаленной работы (можно также работать в нашем офисе в Москва-Сити с потрясающим видом на столицу); Работу в аккредитованной ИТ компании с полным соблюдением ТК РФ; ДМС, 7 Day Off, оплату обучения, семинаров и конференций.Похожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Деловой центр, Деловой центр (Выставочная)
СБЕР
Договорная
Москва. Станции метро: Деловой центр, Деловой центр (Выставочная)
Flocktory
Договорная
Москва. Станции метро: Деловой центр, Деловой центр (Выставочная)
FUN&SUN
Договорная
Москва. Станции метро: Деловой центр, Деловой центр (Выставочная)
YCLIENTS LLC
Договорная
Москва. Станции метро: Деловой центр, Деловой центр (Выставочная)
X5 Tech
От 5 000 до 8 000 руб.
Москва. Станции метро: Деловой центр, Деловой центр (Выставочная)
Simplenight