Задачи:
— Сбор и уточнение требований от маркетинговых аналитиков и BI, перевод их в изменения логики атрибуции, источников и data marts.
— Миграция attribution-пайплайна (dbt-модели, Airflow DAGs, источники) на core DWH-платформу с параллельным прогоном старого и нового контуров и сверкой до переключения.
— Построение и оптимизация инкрементальных data marts в BigQuery (dbt/SQL) и Airflow, включая пересчёты и backfill.
— Проектирование проверок качества данных и расследование расхождений с продуктовыми и исходными данными.
— Deep-dive-анализ внешних входов (AppsFlyer, cost-фиды рекламных сетей, справочники в Google Sheets, вышестоящие marts) для надёжного потока данных от источника до потребления.
— Участие в тестировании, валидации данных и релизных процессах, включая переподключение downstream-потребителей.
— Ведение технической документации по домену и передача знаний команде.
Условия:
— Удалённая работа, офис или гибрид.
— Менторство и адаптация.
— До 1 000 EUR в месяц дополнительно в зависимости от уровня экспертизы (входит в годовой бонус).
— Корпоративный обучающий портал.
— Компенсация сертификаций (AWS, PMP и др.).
— Реферальная программа.
— ДМС и компенсация спорта в зависимости от типа занятости.
Требования:
— Опыт работы Analytics Engineer / DWH Engineer / Data Analyst с DWH от 5 лет.
— Hands-on опыт с dbt на сложном проекте — слоистые модели, инкрементальная логика, тесты, макросы.
— Опыт построения широких аналитических marts с большим объёмом бизнес-логики и метрик в виде цепочки зависимых моделей.
— Опыт рефакторинга или перепроектирования существующего аналитического пайплайна, а не только создания нового.
— Опыт с пересчётами, backfill и работой с историческими данными.
— Уверенный SQL.
— Способность формировать и отстаивать архитектурную позицию, работать со стейкхолдерами и переводить бизнес-потребности в data-требования.
— Опыт с Git.
— Рабочий уровень Python и Airflow (или аналогичный оркестратор).
— Английский от Intermediate+.
Будет плюсом:
— Понимание архитектуры data-слоя и data marts (ODS, core, marts).
— Hands-on опыт с Google BigQuery.
— Опыт миграций data-платформ и валидации паритета данных.
— Опыт с крупномасштабными датасетами и оптимизацией архитектуры для масштабируемости.
— Знакомство с платформами мобильной маркетинговой атрибуции (AppsFlyer, Adjust, Branch), cost-данными рекламных сетей и SKAN/ATT.
— Опыт в области качества и governance данных, инструменты Dataform, Looker, Lightdash, Tableau.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
Зарплаты и спрос: Дата-инженер
Сейчас в каталоге 551 вакансия по этому направлению, удалённо можно работать в 42%.
Навыки этой вакансии, которые чаще всего просят по направлению: Python (38%), SQL (36%), Airflow (26%), Git (11%). В скобках доля вакансий направления.
seniorBrazil, Colombia; Ability to collaborate effectively with distributed, cross-functional teams and work with colleagues operating in the US Mountain Time zone
Автоотклики