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 организацией, образованной в результате слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Команда платформы данных в направлении Trust & Safety занимается созданием данных и признаков для моделей машинного обучения, используемых в антифроде, модерации контента и других продуктах. Инфраструктура включает потоковую платформу на базе Databus/Kafka, Flink, Redis/Cassandra, а также озеро данных на S3/Apache Iceberg с доступом через Trino.
задачи
Проектировать и разрабатывать потоковые процессы для чтения событий из Databus/Kafka, расчёта онлайн-признаков и записи в Redis и Cassandra;
Проектировать и разрабатывать пакетные процессы для чтения данных из S3/Iceberg через Trino, расчёта офлайн-признаков и записи результатов в S3/Iceberg или ClickHouse;
Обеспечивать согласованность признаков между обучением и продакшеном через единую логику расчёта и контракты;
Настраивать расписания, пересчёты и бэки для соблюдения SLA по свежести данных;
Контролировать качество данных, внедрять проверки, мониторить аномалии и устранять инциденты;
Сотрудничать с DS и аналитиками при разработке новых признаков и переводе экспериментальных скриптов в стабильные пайплайны.
требования
Опыт работы в роли Data Engineer или Backend+Data от 5 лет;
Уверенное владение Kafka-подобными очередями, включая работу с продюсерами, консьюмерами, партиционированием и обработкой ошибок;
Практический опыт работы со streaming-движками, предпочтительно Flink или Spark Structured Streaming;
Опыт работы с Redis или Cassandra в качестве хранилищ данных;
Опыт работы с S3-хранилищами, табличными форматами Iceberg/Delta/Hudi и SQL-движками Trino/Presto/Spark SQL;
Отличное знание SQL и опыт работы с ClickHouse;
Уверенное владение Python для разработки data-скриптов и сервисной логики;
Опыт настройки и сопровождения пайплайнов в Airflow;
Понимание специфики ML-пайплайнов, включая train/serve skew, пересчёты признаков и влияние задержек событий.
условия
Корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога;
Обучение и развитие: языковые клубы, корпоративный университет, программы развития управленческих навыков;
Доступ к сообществам по интересам: клуб спикеров, футбол, йога, шахматы;
Скидки и партнерские программы на обучение, страхование и покупки;
Бесплатное питание в офисе, современная корпоративная техника.