Обязанности:
Мы ищем опытного Senior Data Engineer, который присоединится к нашей дата-команде и поможет нам построить надежную, масштабируемую инфраструктуру данных на базе Snowflake и AWS. Вы будете проектировать и поддерживать конвейеры данных (data pipelines), отвечать за слой трансформации на DBT, а также тесно сотрудничать с аналитиками из отделов маркетинга, продукта и других бизнес-направлений, чтобы превращать сырые данные в хорошо структурированные и надежные дата-продукты. Вы начнете с полного ведения потока маркетинговых данных и будете расширять зону ответственности по мере роста покрытия данных в компании. Чем вы будете заниматься: Моделирование и трансформация данных: Создавать и поддерживать модели DBT в Snowflake — проектировать слоистую архитектуру (staging, intermediate, marts), писать тесты качества данных (с использованием Elementary). Писать чистый, хорошо структурированный код на Python и SQL; участвовать в код-ревью и помогать определять инженерные стандарты для дата-команды. Конвейеры данных (pipelines) и инфраструктура: Проектировать и поддерживать конвейеры данных с использованием Airflow (DAG на Python). Управлять интеграциями данных через Airbyte — начиная с маркетинговых источников (GA4, Facebook Ads, TikTok Ads) и со временем расширяя пул на другие потоки. Использовать AWS S3 в качестве основного слоя хранения — управлять бакетами, партиционированием и контролем доступа. Отвечать за CI/CD конвейеры для рабочих процессов с данными — автоматизированное тестирование, развертывание и мониторинг. Мониторить качество данных и надежность пайплайнов; проактивно выявлять и устранять проблемы до того, как они дойдут до конечных потребителей. Тесно сотрудничать с аналитиками для понимания их потребностей в данных и перевода их в хорошо смоделированные наборы данных (datasets). Закрывать пробел между сырыми данными и готовыми таблицами для аналитиков — создавать понятные модели, чтобы аналитики могли работать самостоятельно. Наш идеальный кандидат обладает: Опытом построения продакшен-пайплайнов данных от 4 лет. Сильным практическим опытом работы со Snowflake и DBT (модели, тесты). Продвинутым уровнем SQL — вы пишете на нем бегло и умеете оптимизировать запросы при необходимости. Уверенным владением Python для разработки Airflow DAG и ETL-процессов. Базовыми знаниями AWS (S3, IAM — на уровне, достаточном для самостоятельной работы). Базовым пониманием принципов CI/CD. Будет плюсом: Опыт работы с Power BI, OpenMetadata. Опыт работы с Airbyte. Знакомство с маркетинговыми источниками данных: GA4, Facebook Ads API, TikTok Ads API. Понимание моделей маркетинговой атрибуции (first-touch, last-touch, data-driven). Что мы предлагаем: Полностью удаленную работу — работайте из любой точки мира. Гибкий рабочий график. Конкурентоспособную заработную плату. 28 оплачиваемых дней отпуска в год. 3 оплачиваемых дня больничного в год без предоставления медицинской справки. Дополнительные дни отпуска за выслугу лет (Seniority leave). Выходной в день рождения. Реальные карьерные возможности и профессиональный рост. Классную международную команду.Похожие вакансии