← К каталогу
МА

Магер Анастасия Степановна

Data инженер (маркетплейсы)

УдалённоУровень не указанЕкатеринбург, Россия2 ч назад
Компенсация200 000–350 000 RUR
СИГНАЛ JOBRADAR80/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение2 мин. назад
Впервые замечена2 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Давай знакомиться:

Мы ITкомпания. Ниша SaaS - реализация сервиса динамического ценообразования + сервиса аналитики для селлеров на маркетплейсах (ВБ, ОЗОН и ЯндексМаркет).

На рынке мы с 2020 г

В нашей команде действует принцип, согласно которому каждый имеет право на признание своих заслуг. Главным критерием оценки является логика и разум, а не статус или прошлые достижения.

Ответственность.

Мы работаем в сфере финансовых технологий, которая требует высокой ответственности и самоотдачи. В нашей команде мы ценим честность и стремимся к тому, чтобы каждый сотрудник мог развиваться.

У нас расширение штата, мы в поиске Data инженера

Ты нам подходишь если знаешь и работаешь:

Язык: Python.

Базы данных: Clickhouse (основное хранилище), PostgreSQL (справочники).

Оркестрация: на усмотрение (Airflow, Prefect или самописное решение).

Wiki

Мониторинг: Grafana, боты. Инструменты коммуникации и документирования

Коммуникации: Яндекс Мессенджер.

Постановка задач и трекинг: Яндекс Трекер.

Документация: Яндекс Вики.

Ключевые требования к кандидату

Опыт работы в энтерпрайз разработке с данными от 3 лет (ETL, SQL, Python).

Уверенное владение SQL, Clickhouse и PostgreSQL.

Навык исследования источников без готового ТЗ.

Опыт настройки мониторинга и понимание SLA.

Умение ставить задачи смежным командам и контролировать результат.

Твой функционал:

  • Исследование источников данных — анализ структуры, API, доступных полей, ограничений, формирование требований к интеграции.
  • Постановка задач разработчикам — чёткое ТЗ на интеграцию данных (что, как часто, в каком формате).
  • Контроль качества данных — проверка полноты, корректности, дедупликация, валидация.
  • Проектирование хранения — схемы в Clickhouse (партиции, TTL) и PostgreSQL (справочники) совместно с DBA.
  • ETL-процессы — очистка, агрегация, расчёт метрик.
  • Мониторинг и SLA — настройка алертов, контроль времени обновления, выявление аномалий.
  • Выдача данных — подготовка витрин для аналитиков, поддержка…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU