data engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Drinkit — диджитал-кофейни нового поколения от Dodo Brands, где кофейный опыт максимально цифровой: кастомизация напитка в приложении, умная выдача заказов, данные и ML под капотом. Аналитика в Drinkit работает как стратегический партнёр бизнеса в двух направлениях: дата-активы вместе с Дата офисом Додо для формирования и развития информационных активов (заказы, гости, кофейни, бариста, операции) и монетизация данных через дашборды, ML-модели, эксперименты, исследования, поставку данных во внешние системы. Вам нужно будет строить и развивать ETL/ELT-пайплайны от сырых событий и таблиц до устойчивых витрин (batch + стриминг), поддерживать и развивать стриминговые пайплайны на Kafka (чтение событий приложения/систем, подготовка и приземление их в хранилище), проектировать модели данных (факты, измерения, агрегатные витрины, историзация), делать витрины под ключевые задачи (скорость обслуживания, выручка, поведение гостей, эффективность кофеен и бариста), работать с Дата офисом (формулировать требования к общим данным, синхронизировать схемы и слои), 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).

• 2+ 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 (строить и отлаживать стриминговые пайплайны: консьюмеры, топики, партиции, отставания);
• Проактивность (сам видишь проблемы и возможности в данных/пайплайнах и предлагаешь улучшения);
• Умение говорить с аналитиками и менеджерами, не боишься вопросов и брать ответственность за витрины/сервисы/пайплайны.
• Будет плюсом опыт в MLOps (обучение, деплой, мониторинг моделей), опыт внутренних Python-сервисов (FastAPI, Streamlit, админки), знакомство с BI (Superset или аналоги), опыт в продуктовых / B2C, e-commerce, ретейле, foodtech.

• Зарплата, соответствующая уровню ответственности;
• Полная компенсация ДМС со стоматологией с первого дня, компенсация занятий со специалистами на платформе Alter, оплата больничного до 100% 7 дней в год, страховка для выезда зарубеж;
• Скидки от партнёров: софинансирование уроков английского языка от Skyeng, доступ к сайту Best Benefits;
• Обучение на внешних ресурсах за счет компании (профильные конференции и курсы).