Senior/Middle Analytics Engineer
Summary
Builds analytical models and data marts in a lakehouse architecture (Iceberg/Trino/dbt), ensuring data quality and creating BI-ready datasets for product and business intelligence use cases.
Analytics Engineer (dbt / Lakehouse / BI)
Ищем Analytics Engineer’а, который будет строить аналитические модели и витрины в lakehouse-архитектуре: от “staging” до готовых витрин под продукт/BI, с акцентом на качество данных, единые определения метрик и удобство self-service аналитики.
Архитектура и стек:
- Lakehouse: S3/MinIO + Apache Iceberg + Hive Metastore.
- SQL / query layer: Trino (основной), местами StarRocks для low-latency витрин/агрегатов.
- Transformations: dbt Core (models/tests/docs/lineage), оркестрация через Airflow.
- BI: Apache Superset.
- Semantic layer (опционально): Cube.js или dbt semantic layer.
- Governance: DataHub (каталог, lineage), доступы через политики OPA.
- Data Quality: dbt tests, Great Expectations.
Чем предстоит заниматься:
- Строить слой моделей dbt (staging → intermediate → marts), поддерживать инкрементальные загрузки, снапшоты, документацию и lineage.
- Проектировать витрины под продуктовые сценарии и BI (Superset): понятные схемы, согласованные метрики, “один источник правды”.
- Работать с данными clickstream/продуктовыми событиями и транзакционными источниками, помогать превращать их в надежные аналитические датасеты.
- Встраивать data quality: тесты dbt, ожидания Great Expectations, алерты на провалы качества/свежести.
- Оптимизировать SQL под Trino/Iceberg (партиционирование, статистики, минимизация сканов, правильная гранулярность витрин).
Участвовать в data governance: описания, теги, владельцы, документация в DataHub; базовые контракты и доступы.
- Сильный SQL и опыт построения аналитических витрин/моделей.
- Практический опыт dbt Core (models, macros, tests, docs).
- Понимание принципов моделирования данных (star schema, wide tables, incremental подходы, SCD где уместно).
- Опыт работы с BI-инструментами (Superset/Metabase/Tableau) и потребностями аналитиков/продукта.
Будет плюсом:
- Опыт работы с Iceberg/Delta/Hudi и понимание особенностей lakehouse.
- Понимание Trino/Presto и оптимизации запросов.
- Знакомство с DataHub/каталогами и data quality фреймворками.
- Понимание realtime источников (Kafka/clickstream) и как их “приземлять” в аналитику.
Что мы предлагаем:
- Участие в развитии проекта со старта.
- Прямое влияние на конечный продукт.
- Перспективы профессионального и карьерного роста.
- Развитие в команде опытных коллег.
- Минимум бюрократии и быстрое принятие решений.
- Индивидуальное обсуждение графика и формата работы с каждым сотрудником.