Data Engineer, удаленно

Data Engineer,
удаленно

CDEK – лидер экспресс-доставки среди Российских компаний.
Команда BI собирает и обрабатывает данные о работе CDEK: выручка, доставка, качество сервиса, эффективность работы подразделений. На основе этих данных создаются инструменты для принятия управленческих решений для всех направлений бизнеса.
В нашу команду ищем Data Engineer, который готов работать в динамичной компании, изучать новые технологии, общаться с разработчиками других команд и бизнес-заказчиками.

Мы предлагаем

Гибкий график, возможность работать удаленно при необходимости;
ДМС, корпоративные абонементы на фитнес и пр.;
Посещение профильных конференций и курсов за счет компании, корпоративный университет;
Высокая самостоятельность в работе - возможность предлагать идеи, изменять процессы, пробовать и прокачиваться за счет этого;
Демократичная культура, минимум бюрократии, большое внутреннее общение, постоянный обмен опытом и идеями.

Возможен удаленный формат.

Основными задачами будут

Разработка хранилища данных на базе Greenplum;
Построение ETL-процессов поставки данных с помощью Airflow в Clickhouse/DB2/Greenplum;
Работа с различными источниками данных: брокеры сообщений (kafka, rabbit), реляционные и NoSQL базы данных;
Расчет сложных аналитических показателей в витринах данных;
Осуществление поддержки разработанных Пайплайнов;
Внедрение реализованных решений.

Для достижения успеха нужно

Понимание архитектуры современных аналитических систем и принципов межсистемной интеграции;
Понимание и опыт поддержки/построения хранилищ данных и знание методологий проектирования (Data Vault, якорная модель);
Знание SQL на высоком уровне и опыт оптимизации запросов на какой-либо СУБД (индексы, функции, умение читать планы запросов), MDX будет плюсом;
Уверенное знание Python (ООП, структуры данных);
Опыт работы с Apache Airflow или другим etl инструментом;
Опыт работы с СУБД Greenplum будет плюсом или любой другой колоночной MPP базой;
Опыт обработки данных в экосистеме Hadoop будет плюсом (Spark/PySpark, Hive).