Point your AI agent at freehire and let it find you a job.

Get the CLI →

Wildberries

NewBe an early applicant

Data Engineer Ценообразование

Posted
Discussion

Summary

A data engineer on Wildberries' Pricing Platform team designs and runs data pipelines and the analytical warehouse, centered on ClickHouse (table engines, sharding, query/storage optimization), with Airflow DAGs, Kafka ingestion, and data-quality monitoring, working directly with product teams and analysts.

Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Прайсинг — строит и развивает аналитическое хранилище продукта "Платформа Ценообразования". В зоне ответственности команды 4 продукта разной направленности: аналитика, бекенд, ML.

Проектировать и разрабатывать пайплайны загрузки данных. Делать это оптимально в зависимости от потребностей команд потребителей;

Проектировать загрузку данных, раскладку по слоям, витрины в ClickHouse: выбор движка таблиц, ключей сортировки и партиционирования, ключей шардирования и репликации;

Оптимизировать запросы и хранение: разбираться, почему запрос медленный или таблица растёт быстрее ожидаемого, и чинить это;

Разрабатывать и поддерживать DAGи в Airflow: идемпотентность, ретраи, бэкфиллы, зависимости между задачами;

Обеспечивать качество данных: проверки по полноте и консистентности, сверки между системами, алертинг и мониторинг пайплайнов;

Работать напрямую с продуктовыми командами и аналитиками: разбирать требования, договариваться о контрактах данных, объяснять ограничения и предлагать варианты.

Опыт работы с ClickHouse (это ключевой навык для данной позиции. Необходимо уметь идентифицировать проблемы на кластере, понимать как работать с распределенной БД, как оптимально собрать пайплайны, чтобы не убить кластер);

Уверенный SQL, работа с большими объёмами (у нас есть таблицы 50+ Tb);

владеете Python для разработки пайплайнов, а иногда даже бекенда на FastAPI;

Опыт работы с Apache Airflow (опыт разработки и эксплуатации DAGов в проде, понимание идемпотентности и бэкфиллов);​​​​​​​

Опыт работы с Apache Kafka (понимание модели (топики, партиции, консьюмер-группы, оффсеты, семантика доставки), опыт построения загрузки из Kafka в хранилище)

Опыт интеграции данных из REST API и реляционных БД (PostgreSQL и аналоги), включая инкрементальную загрузку и работу с изменениями данных.

Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;

Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;

Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;

Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;

Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;

Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Skills

See also

Data Engineering jobs by country — openings, pay and top skills →

Tailor your CV for this role?

We couldn't check your fit for this role — add a CV to your profile to see it next time.

A new version of freehire is available