Вакансия
Детали вакансии
Зарплата: не указана
Образование: Не указано
Тип занятости: Полная занятость
График работы: Полный рабочий день
Опыт работы: 0
Должностные обязанности
Мы выстраиваем аналитические системы и создаём утилиты для автоматизации рутинных аналитических задач. Команда развивает форки open-source BI-систем, собственный MapReduce-движок над ClickHouse, платформу A/B-тестирования и ML-сервис поиска аномалий во временных рядах продуктовых показателей.
Ищем опытного разработчика, который усилит нашу команду.
Наш технический стек: Python (Flask, FastAPI, Dash, Pydantic, SQLAlchemy, AsyncIO, RQ/Celery), ClickHouse, Postgres, Redis, Superset, Redash, Apache AirFlow.
Вам предстоит:
• развивать наш ClickHouse API, платформу A/B-тестирования, детектор аномалий и другие утилиты для аналитиков;
• участвовать в доработке BI-систем Superset, Redash, в перспективе — DataLens;
• алгоритмически ускорять вычисление SQL-запроса за счёт автооптимизаций и управления работой с кластером данных;
• производить DDL-операции над кластерами ClickHouse, поддерживать ETL-процессы.
У нас интересно, потому что:
• мы работаем с одним из самых больших кластеров ClickHouse в стране и строим аналитическую платформу;
• приходится продумывать мельчайшие детали, даже если на первый взгляд задача кажется очень простой.
Мы ожидаем, что вы:
• работали аналитиком-разработчиком, Data Engineer или Python Developer не менее трёх лет;
• уверенно знаете SQL;
• разбираетесь в алгоритмах и структурах данных, принципах ООП;
• обладаете опытом промышленной разработки на Python от одного года;
• работали с BigData (желательно в ClickHouse);
• понимаете концепцию MapReduce;
• знакомы с Docker и можете локально поднять образ;
• умеете покрывать код тестами (unittest/pytest).
Будет плюсом, если вы:
• работали в продуктовой аналитике;
• владеете паттернами хорошей разработки;
• создавали ETL-пайплайны и ставили их на расписание;
• работали с CI/CD и Kubernetes на уровне запуска деплоя и просмотра логов;
• понимаете, как устроена СУБД (если речь о ClickHouse, то вообще отлично).
Приглашаем специалиста, который сможет посещать офис в Москве или Санкт-Петербурге, работать в комбинированном режиме или удалённо. Ждём ваших откликов. Удачи!