Data Engineer / Инженер данных

SmartPricing/Pricerium — продукт для управления розничным ценообразованием. Система автоматизирует регулярное, конкурентное, промо- и сезонное ценообразование, работу с KVI-корзинами, мастер-данными, переоценками и аналитикой KPI. Обязанности: Проектировать, развивать и поддерживать контур данных SmartPricing/Pricerium: загрузки, трансформации, контроль качества и доставку данных в продуктовые и аналитические сервисы. Проектировать модели данных для продуктовых, интеграционных и аналитических контуров. Разрабатывать и поддерживать интеграции с внешними системами клиентов: загрузка и выгрузка данных через SFTP/FTP, CSV/XLSX, API и batch-процессы. Строить и оптимизировать пайплайны загрузки продаж, ассортимента, остатков, закупочных цен, конкурентных цен, промо и мастер-данных. Писать сложный и производительный SQL для трансформации данных, подготовки витрин, контроля качества и поддержки расчётных процессов. Работать с PostgreSQL, TimescaleDB и ClickHouse: проектирование схем, оптимизация запросов, партиционирование, индексы, производительность ETL- и аналитических нагрузок. Подготавливать данные для BI, отчётности и ML-контуров. Участвовать в развитии аналитического контура на базе Superset и интеграционного/трансформационного контура с использованием NiFi. Реализовывать механизмы валидации, мониторинга, аудита и контроля качества данных. Взаимодействовать с backend-, BI-, ML- и продуктовой командами для перевода бизнес-требований в устойчивую архитектуру данных. Наш стек и инфраструктураБазы данных: PostgreSQL, TimescaleDB, ClickHouse, QdrantData / BI: NiFi, SupersetИнтеграции: SFTP/FTP, CSV/XLSX, batch-import/export, APIBackend: Kotlin / JavaFrontend: Vue.jsКонтур развертывания: Saas Yandex Cloud/ on-premises / enterprise integrations Специальные технические требования: Оптимизация SQL запросов и глубокое знание PostgreSQL, включая параметры настройки, влияющие на производительность запросов Понимание подходов и технологий создания хранилищ данных, аналитических систем, дата-пайплайнов, ML-моделей Будет плюсом Опыт работы с TimescaleDB. Опыт использования Qdrant для vector search, semantic search, recommendation или RAG-сценариев. Понимание BI- и ML-требований к данным. Общие требования: Высшее технические образование Опыт разработки и программирования для аналитических задач и data-science будет преимуществом Опыт разработок для розничной торговли будет преимуществом Предоставление рекомендаций Английский Профессиональный уровень Требования к личным качествам: Умение планировать, ставить реальные сроки выполнения задачи Ответственность, внимательность и внимание к мелочам Умение доводить дело до конца, нацеленность на результат Умение работать в команде Условия: Гибридная форма работы Обсуждается индивидуально Испытательный срок 2 месяца Дополнительный годовой бонус Оформление по ТК и ГК Республики Беларусь, в офисе Минск, проспект Дзержинского, 3Б