Просмотр вакансии

Мы — федеральная розничная сеть, которая переживает период бурного роста. Открытие более 700 магазинов в год и расширение офисов создают отличные возможности для профессионального развития в команде единомышленников. У нас уже более 3000 магазинов по всей стране! Хотите стать частью нашего успеха?

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-пайплайны данных (Airflow, dbt)

• Оптимизировать SQL-запросы для аналитических витрин

• Работать со Spark, Trino, Impala для batch-обработки данных в Lakehouse
  (Iceberg / parquets в s3)

• Работать с Flink для стриминговой обработки данных, поддержания CDC

• Интегрировать данные из разных источников (БД, API, Kafka, object storage)

• Работать с Linux-серверами, Docker и базовой инфраструктурой

Наши ожидания от кандидата:

• Опыт в аналогичной должности от 3х лет.

• Опыт с классическими СУБД (PostgreSQL/Oracle/MySQL) и колоночными (ClickHouse/StarRocks) - window functions, CTE, join, агрегации, партицирование, репликация, индексы, оптимизация запросов

• Опыт разработки DAG-ов в Airflow/Dagster - кастомные операторы, xcom, сенсоры, backfill, lineage

• Опыт со Spark / PySpark - RDD, DataFrame, Dataset, UDF, Spark SQL, оптимизация DAG-ов, настройка ресурсов и конфигураций

• Опыт с форматами Iceberg / Parquet / ORC - partitioning, bucketing, schema evolution, merge-on-read, maintenance, compaction

• Опыт с Python - get/post запросы к API, pandas, интеграции с БД, jupyter, venv

• Опыт с Git (ветки, MR/PR, code review)

• Опыт с Linux, SSH и Docker

• Опыт с облаками Yandex Cloud, AWS, GCP, Azure

Будет плюсом:

• Опыт с dbt

• Опыт с Kafka, NiFi, Flink (PyFlink), debezium, CDC

• Умение работать с Codex, Claude Code

• Опыт оптимизации тяжелых пайплайнов и расследования production-инцидентов

Мы рады Вам предложить:

• Трудоустройство и соц. пакет согласно ТК РФ.
• Работа в стабильной, крупной и активно развивающейся компании.
• Полностью «белая», официальная стабильная заработная плата (авансовые выплаты и расчет).
• Гибкое начало рабочего дня.
• Возможность обучения и повышения квалификации в компании.