инженер данных для прогнозирования спроса

Команда разрабатывает ML-систему, которая в near-real-time выявляет ситуации отсутствия товара и аномалии в продажах, а затем отправляет предупреждения сотрудникам магазинов для оперативной проверки и выкладки. Пайплайны собирают данные из онлайн- и офлайн-продаж, ERP и внешних API, подготавливая их для моделей машинного обучения. От качества пайплайнов зависят точность прогнозов и управленческие решения в закупках и логистике.

• Разрабатывать и оптимизировать Spark-пайплайны для обработки данных в масштабе 200+ млн строк ежедневно;
• Настраивать хранение и доступность данных в DWH;
• Автоматизировать интеграцию данных о продажах, акциях, ценах, остатках, погоде и календарях;
• Работать вместе с командой Data Science, обеспечивая стабильный и качественный поток данных для моделей;
• Участвовать в развитии платформы прогнозирования спроса, повышая её надёжность, масштабируемость и удобство.

• PySpark 2/3 и Spark SQL;
• Опыт работы с Hadoop, Hive, Trino, S3, ClickHouse, PostgreSQL и Greenplum;
• Опыт работы с Airflow;
• Знание Python 3;
• Опыт работы с Docker, YARN или Kubernetes;
• Знание pytest.

• Официальное оформление с белой зарплатой;
• Полугодовые премии по результатам работы;
• Удобный офис с бесплатной парковкой у метро «Волгоградский проспект» и МЦД «Калитники»;
• Гибкий график начала работы с 8:00, 9:00 или 10:00;
• График 5/2, с 9:00 до 18:15, по пятницам до 17:00;
• Возможность работать удалённо или в гибридном формате;
• Широкий пакет ДМС, включая выезд за рубеж и стоматологию;
• Страхование жизни и здоровья;
• Обучение и развитие за счёт компании;
• Участие в профессиональных тренингах, семинарах и конференциях;
• Программы развития цифровых и управленческих навыков;
• Корпоративные мастер-классы и университет «X5 Полка»;
• Программы мотивации для спикеров и авторов;
• Обмен опытом в 12 технических сообществах;
• Корпоративные мероприятия, конкурсы и программы творческой реализации.