О роли
Deep analysis. Smarter systems. Real users. Как Data Engineering Intern вы поможете строить пайплайны и дата-модели, которые дают команде People & Culture надёжные данные для принятия решений о найме, развитии и поддержке сотрудников. Вы будете вести один рабочий поток за раз, учиться у опытных data engineer'ов и data scientist'ов, и видеть, как вашу работу используют реальные стейкхолдеры.
Задачи
•Строить и поддерживать дата-пайплайны, которые приносят People & Culture данные из исходных систем в дата-платформу.
•Писать SQL и Python трансформации, превращающие сырые данные в чистые, документированные датасеты, готовые для аналитики.
•Добавлять проверки качества данных и мониторинг, чтобы стейкхолдеры могли доверять используемым цифрам.
•Поддерживать data scientist'ов, готовя и валидируя датасеты, на которых строятся их анализы и модели.
•Применять стандарты приватности данных и доступа во всей своей работе, работая только с анонимизированными или одобренными данными.
•Документировать свою работу и делиться прогрессом и выводами с командой на регулярных ревью.
Требования
•Учитесь (или недавно закончили) бакалавриат или магистратуру по Computer Science, Data Engineering, Data Science или связанной специальности.
•Рабочее знание SQL и Python, полученное на учёбе, в личных проектах или на предыдущем опыте.
•Понимание основ данных: реляционные базы данных, data modelling и концепции ETL/ELT.
•Любопытство и внимание к точности данных: вы проверяете свою работу и спрашиваете, если что-то выглядит не так.
•Способность разобраться в незнакомой задаче и понять, как продвинуть её вперёд, обращаясь за помощью при необходимости.
•Чёткий письменный и устный английский, чтобы объяснять свою работу техническим и нетехническим коллегам.
Будет плюсом
•Опыт работы с облачной платформой (GCP, AWS или Azure) или дата-хранилищем, таким как BigQuery или Snowflake.
•Знакомство с инструментами workflow orchestration, такими как Airflow, или с dbt.
•Опыт работы с Git и системами контроля версий в командных проектах.
•Интерес к People analytics или HR данным.
Условия
•Гибридный формат работы: присутствие в офисе на кампусе в Берлине 2 дня в неделю.
•27 дней отпуска, с дополнительным днём на 2-й и 3-й год работы.
•Образовательный бюджет 1.000 €, языковые курсы, поддержка для родителей, доступ к Udemy Business.
•Чекапы здоровья, медитация и зал.
•Employee Share Purchase Plan, Sabbatical Bank, скидка на проездной, страхование жизни и от несчастных случаев, корпоративная пенсионная программа.
•Цифровые и обычные ваучеры на еду.
