Инженер данных

Дринкит – это диджитал кофейни нового поколения от Dodo Brands. Мы переосмыслили кофейный бизнес и сделали его полностью цифровым от заказа в приложении, где можно кастомизировать напиток и настроить вкус как хочется в один клик, до умной выдачи, которая запомнит имя гостя и поможет легко найти заказ среди десятка других.

Аналитика в Дринкит - стратегический партнёр бизнеса. Мы работаем в двух направлениях:

• Дата-активы: формируем и развиваем информационные активы (заказы, гости, кофейни, бариста, операции).
• Монетизация данных: превращаем данные в бизнес-артефакты — дашборды, ML-модели, эксперименты, исследования, поставку данных во внешние системы.

Сейчас мы ищем Middle+ инженера данных, который станет технической опорой обоих направлений.

Наш стек:

• Databricks: PySpark, Spark SQL, Structured Streaming, Delta Lake
• Unity Catalog
• Python 3.12+
• Azure: Event Hubs (Kafka API), ADLS Gen2, Data Explorer
• IaC и шаблонизация: Terraform, Jinja2
• CI/CD: Git, Databricks Asset Bundles

• Глубокая экспертиза хотя бы в одном из направлений: MLOps, Streaming или проектирование архитектуры хранилищ данных с нуля.
• 4+ лет коммерческого опыта в роли Data Engineer / ETL-разработчик.
• Сильный SQL (сложные джоины, оконные функции, CTE, базовая оптимизация).
• Уверенный Python для обработки данных и простых сервисов (pandas / PySpark или похожий стек).
• Опыт с Spark или аналогом.
• Базовый опыт с Kafka: понимание, как строить и отлаживать стриминговые пайплайны (консьюмеры, топики, партиции, отставания).
• Проактивность: сам видишь проблемы и возможности в данных/пайплайнах и предлагаешь, что улучшить.
• Техническое любопытство: желание докапываться до сути работы систем («как это устроено и почему работает именно так»), стремление самостоятельно осваивать новые технологии и практики.
• Хочешь решать конкретные задачи, а не просто переливать данные.
• Умеешь говорить с аналитиками, иногда с менеджерами, не боишься вопросов, готов брать на себя ответственность за конкретные витрины/сервисы/пайплайны.
• Будет плюсом: опыт разработки внутренних Python-сервисов и API (FastAPI, Streamlit, админки), знакомство с BI (Superset или аналоги), опыт работы в продуктовых / B2C-командах, e-commerce, ритейле или foodtech.

• Строить и развивать ETL/ELT-пайплайны от сырых событий и таблиц до устойчивых витрин (batch + стриминг).
• Проектировать модели данных: факты, измерения, агрегатные витрины, историзация.
• Делать витрины под ключевые задачи: скорость обслуживания, выручка, поведение гостей, эффективность кофеен и бариста.
• Формулировать требования к общим данным, синхронизировать схемы и слои вместе с командой дата инженеров Додо Инжиниринга.
• Помогать и развивать MLOps - продакшенизация ML моделей: подготовка фичей, пайплайны обучения/обновления моделей, мониторинг и алертинг.
• В перспективе разрабатывать аналитические мини-аппы на Python (FastAPI): админки, конфигураторы, внутренние тулзы.

• Удаленная работа из РФ, либо в офисах Москвы и Санкт-Петербурга.
• Работу в глобальной компании с амбициозными целями и масштабными задачами;
• Культуру свободы и ответственности. Мы ценим тех, кто готов принимать решения и брать за них ответственность;
• Прозрачные условия. Конкурентная зарплата, возможности роста и развития;
• Оплачиваемое обучение. Курсы, конференции, профильная литература и софинансирование английского в Skyeng;
• Заботу о сотрудниках. ДМС с первого дня, включая стоматологию, и поддержка ментального здоровья через Alter.