Lamoda Tech
Senior/Middle+ Big Data Engineer (Рекламная платформа)
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.
Описание вакансии
Мы в поиске Senior/Middle+ Big Data Engineer в направление больших данных, который будет участвовать в разработке рекламной платформы . Департамент рекламы в Lamoda сегодня — это более 50 разработчиков и аналитиков, которые строят собственную рекламную платформу: продвижение товаров, медийные форматы и отчетность для рекламодателей. Каждый день с ней взаимодействуют миллионы пользователей.
Главная задача нашей команды - развивать ландшафт данных для построения внутренней и внешней аналитики рекламы.
Чем предстоит заниматься:
- Проектировать единую модель данных рекламной платформы вместе с продуктом и аналитиками, с учетом роста и развития рекламы в Lamoda;
- Строить внешнюю отчетность для рекламодателей: проектировать витрины данных в ClickHouse и расчет метрик эффективности рекламных кампаний в NRT и batch режимах;
- Развивать инфраструктуру данных для ML задач и продуктовой аналитики рекламной платформы;
- Переводить данные и регулярные расчеты рекламной платформы на Lakehouse архитектуру;
- Выстраивать взаимодействие с продуктовыми командами рекламной платформы: согласовывать источники, форматы и контракты данных;
- Обеспечивать качество данных в разных системах, проектировать Data Quality;
- Оптимизировать действующие пайплайны на Spark - мониторить нагрузку на кластер и эффективность затрачиваемых ресурсов;
- Анализировать и внедрять новые инструменты инжиниринга данных.
Мы ожидаем:
- Уверенное владение Python/Scala/Java;
- Глубокое знание Spark и Spark Streaming/Flink;
- Понимание внутреннего устройства ClickHouse и умение оптимизировать запросы;
- Опыт работы с Data Lake/Lakehouse стеком;
- Опыт построения решений для near realtime аналитики;
- Хорошее понимание SQL;
- Понимание инфраструктуры Apache Kafka.
Будет плюсом:
- Опыт работы с данными домена рекламы;
- Опыт внедрения Data Quality-инструментов;
- Опыт работы с Docker, Kubernetes и системами мониторинга (Grafana, Prometheus).
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.