Вакансия компании Andersen:Data Engineer

📌 Чем предстоит заниматься
— Создание масштабируемых, глобальных, сложных систем для решения проблем с использованием качественного программного обеспечения;
— Разработка и внедрение контроля качества и стандартов для обеспечения доверия к данным;
— Разработка переиспользуемых наборов API для использования в различных бизнес-единицах;
— Обработка данных с использованием наиболее производительных и эффективных практик для превращения данных в инсайты;
— Экспериментирование с новыми технологиями для улучшения платформы;
— Ведение достаточной документации для обеспечения непрерывности работы;
— Работа с командой для достижения общих целей;
— Объяснение данных с бизнес-точки зрения, ясное и эффективное общение с партнерами по бизнесу с разным техническим уровнем;
— Готовность к обучению и адаптации.

📌 Что ожидаем
— Опыт работы в качестве инженера данных не менее 2 лет;
— Высшее образование по направлению компьютерных наук или информационных технологий;
— Возможность писать высокопроизводительный и качественный код на Python или других эквивалентных языках, таких как Node, Java, Go, Scala, с возможностью адаптации;
— Знание основ компьютерных наук, таких как объектно-ориентированный дизайн, проектирование алгоритмов, структуры данных, решение проблем и анализ сложности;
— Опытный в SQL;
— Хорошее понимание различных типов хранилищ/баз данных и их назначения;
— Самомотивированный, быстрый обучающийся, внимательный к деталям, командный игрок с чувством юмора;
— Уровень английского - от Intermediate и выше.

📌 Мы предлагаем
— Условия работы - вы можете работать как полностью удаленно, так и из офиса, или выбрать гибридный вариант;
— Насыщенная корпоративная жизнь (вечеринки / дни пиццы / PlayStation / фрукты / кофе / закуски / кино);
— Курсы английского языка;
— Частная медицинская страховка и компенсация расходов на спортивные мероприятия.

Желательные навыки: - Опыт работы с распределенными, многоуровневыми системами, алгоритмами и реляционными / нереляционными базами данных; - Опыт работы с инструментами управления рабочим процессом данных Airflow, Google DataFlow; - Опыт работы с различными фреймворками жизненного цикла разработки программного обеспечения, такими как Docker, Kubernetes, Jenkins, Vault; - Опыт работы с облачными решениями, такими как Google Cloud Platform, Qubole, Segment, Tableau, Workato; - Хорошее понимание концепций и подходов к прямому взятию данных в реальном времени; - Опыт работы с облачными средами, такими как AWS, и платформами для оркестрации контейнеров, такими как Kubernetes.