Senior Data Engineer
Циан — публичная аккредитованная IT-компания, крупнейший в России сервис для поиска недвижимости, входит в мировой топ-10. Больше 20 лет мы помогаем быстрее решать вопросы с жилой и коммерческой недвижимостью: найти, оценить, купить, снять, продать, сдать и оформить сделку без рисков. Мы делаем сервисы, которые помогают владельцам недвижимости, застройщикам, агентам и обычным людям оптимизировать рутину поиска и продаж. Ежемесячная аудитория превышает 18,7 млн человек. Растить число пользователей и решать их проблемы помогают уже больше 1000 человек. Мы быстрорастущая компания и объём данных у нас постоянно растёт. С ростом данных появляется необходимость в их быстрой и качественной обработке, организации масштабируемого хранилища и предоставлении доступа различным потребителям данных. Команда Data Engineers отвечает за поддержку и развитие платформы данных на базе Hadoop ecosystem которая решает основные вопросы управления данными. У нас также есть свои продукты которые мы предоставляем пользователям внутри компании. Например, собственный feature store для команд Data Science и пайплайн расчёта статистики пользователей за день. Разноплановые задачи позволяют быстро расти не только в технических скилах, но и в soft skills - мы непосредственно работаем с командами Data Sciense, Analytics, ML Platform, DevOps и платформой Циан. Предоставляем возможность для внешнего и внутреннего обучения, а также посещения профильных конференций (например, Highload). О команде:Команда Data Engineers - часть отдела Machine Learnings со своим Team Lead. Кроме TL в команде на данный момент 3 разработчика. Мы работаем по scrum методологии и стараемся быть гибкими в процессах, поэтому у нас есть небольшой daily scrum meeting, планирование спринта по пятницам (1 спринт = 1 неделя) и в конце месяца мы совмещаем планирование с небольшим ретро. Раз в месяц весь отдел ML собирается на демо дни для обсуждения своих квартальных планов и обмена опытом. Т.к. у нас много задач по написанию кода, мы работаем по git branch flow с обязательными кросс-ревью. О стеке, процессах разработки:Python 3.9/3.10, Spark 3, Airflow 2.5, NoSQL DB (Redis, Cassandra), Kafka, Scala (есть небольшой процент задач по Spark Streaming). Мы постоянно работаем над автоматизацией рутинных процессов и разрабатываем внутренние библиотеки для повышения developer experience. Стараемся своевременно обновлять кодовую базу и мигрировать на новые версии Python/Spark. Кроме работы с DE технологиями, есть возможность повышать свой скилл в Python и присоединиться к Python-гильдии которая состоит из более чем 65 человек и активно развивается. Python разработчики собираются каждую неделю, обсуждают новости, проблемы, результаты работы гильдии за прошедшую неделю. Задачи, которые могут стать твоими:  Работа над платформенным решением по обработке данных для внутренних проектов; Injection data (raw/parsed layers). Загружаем данные из kafka во внутреннее хранилище для пользователей; Airflow интеграция. Своя библиотека для унификации работы с airflow; Feature store. Развиваем свой для улучшения метрики ttm проектных команд (ds); Другие активности: data catalog, functional testing tool, миграция в k8s;  Обработка данных и сбор статистики для продуктов команд;   Подготовка данных для ML;   Разработка streaming pipeline для продуктовых команд;   Поддержка решения в PROD;  Поддержка уже существующих решений.  Мы видим на этой позиции человека, который:  Имеет опыт работы с Hadoop стеком от 3х лет; Верхнеуровнево понимает архитектуру работы HDFS: какие типы нод за что отвечают, как работает Erasure Coding; Имеет опыт работы со Spark: может объяснить что такое драйвер и экзекьюторы, пояснить за ленивость и actions, как связаны RDD и Dataframe; Кодит на Python: основные типы и структуры данных, понимание концепций работы async кода и его отличий от классической модели, OOP, декораторы/Генераторы/Итераторы/context manager; Работал с Kafka; Умеет поддерживать коммуникацию как внутри команды, так и со смежными командами; Лоялен к периодическим дежурствам.  Мы готовы предложить:  Удаленную работу в том числе из другого региона или с возможностью приходить в офис в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске. В офисе – кухни, оборудованные всем необходимым, а также снеки, фрукты, кофе и чай, бесплатная авто и велопарковки; Рост и развитие: в первые месяцы у каждого сотрудника есть ментор, после появляется личный план развития и возможность прокачивать soft/ hard skills на практике, обучении, конференциях; Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), ежегодная компенсация спорта, 5 day off в год, помимо основного отпуска. 
airflow analytics cassandra data catalog data engineer data engineers data raw data science dataframe devops erasure functional testing git branch hdfs machine learnings manager nosql oop python redis scala scrum senior engineer spark streaming tl