Обязанности:
В команду Uzum Avto ищем Data Engineering Team Lead, который поможет нам в развитии Data Платформы Чем предстоит заниматься : Развертывание и доступность аналитических данных, их своевременную доставку до BI системы. Развитие Data Quality направления Интеграцию со сторонними источниками данных Стабильность работы баз данных и платформ для ML задач. Стабильность оборудования (серверы). Стабильность аналитической базы данных, отсутствие ошибок, падений, достаточности ресурса для работы остальных подразделений аналитики. Постоянное хранение всех данных для возможности их переиспользования. Feature Storage: хранение всех данных в неизменном состоянии за каждый промежуток времени, для возможности их переиспользования при обучении ML моделей. Построение (при необходимости) инструментов рассылки сообщений по основным метрикам продукта Мы ожидаем: Опыт развертывания и поддержки high-load аналитических баз данных (ClickHouse, Greenplum, Vertica или аналоги). Умение обеспечивать доступность и своевременность доставки данных до BI-систем (создание пайплайнов с гарантированной доставкой, SLA по свежести данных). Навыки администрирования серверного оборудования (понимание ресурсов, настройка производительности, мониторинг состояния железа). Опыт внедрения Data Quality-процессов (мониторинг целостности, валидация данных, автоматическое обнаружение аномалий). Экспертиза в обеспечении стабильности: отсутствие падений, ошибок запросов, проактивное управление ресурсами (чтобы аналитики не "падали" БД). Понимание концепции неизменяемого хранения (SLD / SCD Type 2) для переиспользования данных. Опыт построения Feature Store (или озера данных с версионированием по времени) для поддержки обучения ML-моделей. Глубокое знание озёр данных (MinIO, S3, HDFS) и форматов файлов (Parquet, Iceberg, Delta Lake). Опыт интеграции с внешними источниками (API, сторонние системы, CRM). · Умение строить инструменты оповещения (рассылки метрик продукта, алерты в Telegram/Slack). Опыт управления командой инженеров (от 3-х человек): найм, онбординг, постановка задач. Умение выстраивать процессы (код-ревью, CI/CD для ETL, документация). Навыки коммуникации с продуктовыми аналитиками и ML-инженерами — перевод их потребностей в технические задачи по инфраструктуре Будет плюсом Опыт в e-com или маркетплейсах Знание Kafka Навыки настройки мониторинга (Prometheus + Grafana). Понимание основ ML-пайплайновПохожие вакансии