Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.

Мы -команда платформы данных в направлении Trust & Safety. Мы строим инфраструктуру и инструменты для аналитиков, которые занимаются модерацией контента, борьбой с мошенничеством и обеспечением безопасности пользователей.
Сейчас мы запускаем новое направление — активную поддержку аналитических команд. Мы хотим не просто дать аналитикам инструмент, а помочь им эффективно им пользоваться: строить правильные витрины, оптимизировать запросы, внедрять проверки качества данных. Для этого нам нужен инженер, который будет связующим звеном между платформой и пользователями.

Нам нужен Data Engineer, которому интересно работать с людьми и данными
одновременно. Вы будете тем человеком, к которому аналитики приходят за
помощью: «Запрос тормозит», «Нужна витрина для дашборда», «Данные
какие-то странные». Вы будете разбираться, оптимизировать,
автоматизировать и превращать разовые решения аналитиков в надежные
продуктивизированные пайплайны.

Обязанности

  • Проектирование и разработка витрин данных: строить эффективные витрины (Data Marts) под конкретные задачи аналитиков и дашборды. Обеспечивать правильную структуру, агрегацию и обновление данных.
  • Оптимизация запросов пользователей: разбирать медленные и неэффективные запросы аналитиков (в Clickhouse, Trino), находить узкие места, переписывать, обучать пользователей писать оптимальные запросы.
  • Настройка и поддержка ETL/ELT пайплайнов: писать и поддерживать даги в Airflow для загрузки и трансформации данных с использованием dbt, обеспечивать их стабильность и прозрачность.
  • Внедрение Data Quality: подбирать и настраивать совместно с аналитиками тесты качества данных для витрин и промежуточных слоев. Следить, чтобы аналитики доверяли данным.
  • Продуктивизация наработок аналитиков: анализировать, какие запросы и скрипты пишут аналитики вручную, и автоматизировать их. Превращать ad-hoc решения в регулярные процессы.
  • Обратная связь для платформенной команды: собирать боли пользователей их потребности

Требования

  • Опыт работы Data Engineer от 3–5 лет.
  • Отличное знание SQL: умение писать сложные запросы, оптимизировать их;
  • Опыт работы с Clickhouse (понимание особенностей, оптимизация запросов, знание системных таблиц).
  • Опыт работы с dbt (модели, тесты, документирование).
  • Опыт разработки пайплайнов в Airflow;
  • Уверенное владение Python для написания скриптов обработки данных и автоматизации;
  • Опыт проектирования витрин данных (Data Marts) под аналитические задачи;
  • Понимание важности качества данных и опыт настройки тестов (хотя бы на уровне понимания, какие метрики отслеживать);
  • Soft skills: желание и умение общаться с пользователями, объяснять сложные вещи просто, помогать, документировать. Терпеливость и клиентоориентированность.
  • Способность разбираться в «чужом» коде и запросах, дорабатывать и продуктивизировать их.

Условия

  • Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
  • Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
  • Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
  • Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
  • Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
  • Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.