AY
AYA GAMES
Data Engineer
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный 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 подтверждение20 мин. назад
Впервые замечена2 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
Описание вакансии
Привет! Мы разрабатываем Riorise — мобильную MMO RPG. Игра сочетает open-world, roleplay RP, симулятор жизни, гонки и социальную песочницу, где тысячи игроков взаимодействуют в реальном времени.
Мы ищем дата-инженера, который будет отвечать за надежность, производительность и развитие нашей аналитической платформы. У нас много событийных данных, ClickHouse, Airflow, dbt, BI-отчеты и продуктовые витрины.
Чем предстоит заниматься:
- Проектировать, поддерживать и оптимизировать ETL/ELT-процессы в Airflow: регулярные инкрементальные загрузки, backfill, cleanup, full-refresh, обработка исторических данных.
- Развивать ClickHouse-хранилище: проектировать таблицы, партиционирование, ключи сортировки, TTL/cleanup-логику, оптимизировать тяжелые запросы и снижать лишние full scan по большим таблицам.
- Работать с событийными потоками: ingestion из RabbitMQ/сырых event-таблиц, дедупликация, парсинг JSON-событий, контроль пропусков, восстановление необработанных событий.
- Поддерживать и развивать dbt-модели и BI-витрины: продуктовые отчеты, агрегаты, исторические срезы, контроль полноты и корректности данных.
- Разбирать инциденты с данными: почему отчет полупустой, где пропали исторические значения, почему DAG стал выполняться дольше, почему накапливается очередь, какие данные можно восстановить из raw-слоя.
- Строить мониторинг качества и свежести данных: лаги пайплайнов, объемы входящих/обработанных событий, пропуски по датам/категориям, аномалии в витринах, длительность DAG/task.
- Оптимизировать существующие процессы, а не только добавлять новые: убирать неэффективные anti-join/NOT IN, тяжелые FINAL, полные OPTIMIZE, лишние 90-дневные cleanup-циклы, неоправданные full-refresh.
- Делать восстановление данных управляемым: безопасные backfill-сценарии, батчирование, проверка результата, повторяемые процедуры для восстановления витрин и raw/event-потоков.
- Документировать критичные пайплайны: источники, SLA, логика дедупликации, как делать backfill, где смотреть…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.
ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU