Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой — после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Объединённая компания Wildberries и Russ является международной технологической компанией, образованной в результате слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Команда Прайсинга создает систему управления ценой товаров на базе дата- и продвинутой аналитики с целью управления прибылью компании и лояльностью пользователей.
задачи
Проектировать, разрабатывать и поддерживать аналитические решения и потоки данных;
Разрабатывать и поддерживать работоспособность аналитических дашбордов;
Проводить анализ данных с использованием статистических методов, проверять гипотезы;
Проводить ревью кода и аналитических решений коллег;
Участвовать в построении и развитии архитектуры хранилищ данных и контроля качества данных;
Взаимодействовать с продуктовыми, аналитическими и инженерной командами.
требования
Глубокое владение SQL и аналитическими системами управления базами данных: ANSI SQL, PostgreSQL и ClickHouse;
Опыт работы с распределёнными вычислениями и стеком больших данных: pySpark, Spark SQL 3.0+ и практический опыт работы в экосистеме Hadoop, включая HDFS, YARN, Hive, Iceberg, а также понимание архитектуры кластеров;
Навыки автоматизации и оркестрации аналитических процессов: Airflow 2.0+ для построения и поддержки ETL/ELT-процессов;
Уверенное владение Python для аналитики и обработки данных: pandas, polars, numpy и библиотеки визуализации;
Понимание архитектуры и принципов хранения данных: различия между реляционными и NoSQL-хранилищами, модели построения хранилищ, типы медленно меняющихся измерений, нормальные формы и современные подходы к управлению данными;
Базовое понимание работы с потоковыми данными: REST API и Apache Kafka;
Будет преимуществом опыт с Trino.
условия
Обучение и развитие: языковые клубы, корпоративный университет, программы развития управленческих навыков;