Инженер данных в Финтех

В Финтехе мы создаём платёжные продукты, сервисы и инструменты для управления личными финансами. Финтех уже превратился из стартапа в полноценный и крайне важный продукт. Сейчас мы собираем новое — аналитическое — хранилище данных и формируем для этого команду. В хранилище нет легаси, поэтому у вас будет возможность оказаться у истоков нового проекта. У нас большие планы — приходите помогать их реализовать!

Строить ETL-процессы Нужно извлекать из источников ценную информацию, обрабатывать её и представлять в виде, удобном для аналитиков. Сложность пайплайнов может варьироваться от простых инжестов данных из внешней среды и приземления результата в хранилище до витиеватых графов со множеством инпутов и аутпутов. Оптимизировать логику Как известно, у нас нет собственного легаси, но мы часто работаем с прототипами, реализованными аналитиками, чьё представление о прекрасном может не совпадать с нашим. Поэтому мы распутываем нетривиальную логику и предлагаем более строгую, консистентную и оптимальную, ориентируясь на большие объёмы данных. Обеспечивать доступность сервиса Олимпиадный подход подразумевает одноразовость результата. Мы преследуем совсем другие цели, поэтому максима «сработало раз — и ладно» не о нас. Идеал такой: хранилище обеспечивает регулярную поставку с минимально возможным количеством сбоев, а данные — корректны, полны, непротиворечивы и отвечают самым строгим стандартам качества. Проектировать структуру хранилища Лучшее аналитическое DWH ещё только в планах. Мы хотим заложить основы, которые позволят ему быстро развиваться, обрастая при этом не «костылями» и «велосипедами», а современными инженерными практиками и подходами. Взаимодействовать с аналитиками Они наши главные и любимые заказчики. Вместе с ними вам предстоит обдумывать бизнес-задачи, иногда вы будете спорить, но в итоге — находить оптимальные решения. Неотъемлемая часть этого процесса — накапливание личного опыта в бизнес-домене Финтеха. Прибавим сюда рост инженерного опыта — и получим двойную выгоду. Почти как у Яндекс Пэй.

Уверенно программируете на Python Хорошо знаете SQL и понимаете устройство современных СУБД Понимаете и можете объяснить необходимость непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), преимущества использования систем контроля версий, код-ревью, тестирования и мониторинга Работаете в командной строке Unix-подобных систем (Linux, macOS)

Создавали сложные высоконагруженные ETL- и ELT-процессы (Hadoop, Hive, Spark) Разрабатывали процессы обработки событий, приближенные к реальному времени (Kafka, Spark Streaming, Flink) Участвовали в проектировании хранилищ данных Работали по методологии Agile Руководили стажёрами или начинающими специалистами Знакомы со специализированными аналитическими БД (Greenplum, Vertica, ClickHouse, Teradata) и аналитическими инструментами на базе Python (Jupyter, pandas, SciPy, Matplotlib) Публикуете свой код в доступном репозитории, пишете статьи, выступаете на конференциях