Мы динамичная и инновационная компания, занимаемся IT разработкой для международного холдинга, ведущего свою деятельность в странах Европы.
Реализуем IT решения - высоконагруженную платформу, носящую развлекательный характер. Холдинг существует более 10 лет и обслуживает более 1,000,000 клиентов каждый год.
Наша команда разрабатывает микросервисную платформу с большим количеством модулей: проведение платежей, антифрод-решения, программа лояльности, интеграция с партнерами и многое другое.
Мы считаем, что качество продукта определяют прежде всего люди. На эту позицию мы ищем технологического лидера, который возглавит построение инфраструктуры данных и выстроит коммуникацию с командой бэкенда.
Key Responsibilities:
-
Проектирование инфраструктуры данных с нуля. Создание и развитие масштабируемых систем DWH, Data Lake и витрин данных для SaaS-платформы в домене iGaming.
-
Реализация высоконагруженных систем сегментации. Разработка механизмов обработки сотен терабайт данных, обеспечивающих сегментацию пользователей в реальном времени с миллисекундным откликом.
-
Технологическое лидерство и поддержка среды. Экспертное управление стеком данных и обеспечение надежной работы всей инфраструктуры в условиях постоянного роста нагрузок.
Must Have:
- Опыт от 5 лет в Data Engineering на High-load проектах (FinTech, iGaming, AdTech) работа с объемами данных в десятки/сотни терабайт.
- Свободное владение Python и понимание JVM-стека (Kotlin/Java).
- На уровне чтения владение Go: вы должны понимать логику микросервисов бэкенда для анализа источников данных.
Hard Skills:
- Ядро. Твердое понимание и экспертиза в Data Warehouse (DWH), Data Lakehouse, Data Modeling, ETL/ELT.
- Системы хранения. Глубокая экспертиза в ClickHouse/Аналоги (проектирование Materialized Views, выбор движков таблиц) и PostgreSQL 18.
- Танспорт. Опыт миграции и работы с Kafka (AWS MSK) и NATS JetStream.
- Проектирование данных. Экспертное знание методологий Kimball, Inmon и Data Vault 2.0. Понимание разницы между нормализованными структурами и денормализованными витринами (Data Marts).
- Обработка данных. Опыт работы со Spark/Flink для Real-time аналитики и dbt для трансформаций.
- Инфраструктура. Работа в AWS (S3, RDS, MemoryDB) и аналогичными облачными решениями, с подходом минимизации Vendor Lock-In
- Инженерные практики. Опыт работы с CI/CD для пайплайнов, написание тестов на данные, версиониование схем (например, Confluent Schema Registry).
Soft Skills:
- Умение аргументированно выбирать стек и защищать архитектурные решения перед архитектором и CTO.
- Выстроить процессы взаимодействия с Go-командой бэкенда.
- Готовность нанимать и развивать команду инженеров данных под себя в будущем.
Условия с первого дня:
- Работа в офисе A класса в Москве 5/2.
- Трудоустройство по ТК РФ.
- 7 рабочих часов и 1 час гибкий обеденный.
- Начало рабочего дня с 9 до 12.
- Компенсация расходов на обеды.
После прохождения ИС:
- ДМС.
- Компенсация расходов на обучение, курсы английского, спорт после ИС.
- Два дополнительных day off в месяц.