О компании
Procter & Gamble производит всемирно известные потребительские бренды и обслуживает потребителей по всему миру. В портфолио компании входят такие бренды, как Always, Ariel, Gillette, Head & Shoulders, Oral-B и Pampers, с операциями в примерно 70 странах.
Задачи
•Проектировать, строить, тестировать и развёртывать автоматизированные data pipelines и ETL/ELT процессы на Azure и Databricks
•Писать чистый, поддерживаемый, готовый к продакшену код на Python и PySpark для трансформации данных, интеграций и агрегаций
•Разрабатывать, тюнить и оптимизировать сложные SQL-запросы для высокой производительности и эффективного выполнения pipeline
•Обеспечивать сквозное качество, консистентность и надёжность данных в производственных потоках
•Проектировать и внедрять гармонизированную реляционную и аналитическую модель данных как единый источник правды для downstream аналитики
•Анализировать мультиисточниковые модели данных и схемы, включая потоки данных, связи между сущностями, ограничения и бизнес-логику
•Сотрудничать с аналитиками данных и бизнес-стейкхолдерами, переводя аналитические требования в масштабируемые структуры данных
•Обеспечивать последовательные практики моделирования данных и поддерживать архитектурную документацию по данным
•Выступать технической точкой контакта, экспертом и контролёром качества для поставок внешних вендоров
•Проводить код-ревью и утверждать pull requests для соответствия стандартам кодирования, тестирования и безопасности
•Сотрудничать с Product Owner для отслеживания сроков поставки, технических компромиссов и раннего устранения технического долга
•Продвигать лучшие инженерные практики, CI/CD и общие командные стандарты
Требования
•Опыт проведения код-ревью, установления лучших практик и технического наставничества junior-коллег или разработчиков внешних вендоров
•Сильные коммуникативные навыки и способность объяснять технические компромиссы стейкхолдерам проекта
•Экспертное понимание и практический опыт реляционного моделирования данных, концепций хранилищ данных и проектирования баз данных
•Экспертный уровень владения SQL, включая сложные запросы, тюнинг производительности и расширенные функции в различных системах баз данных
•Продвинутые навыки программирования на Python для работы с данными, включая Pandas
•Практический опыт разработки решений на PySpark в распределённых вычислительных средах
•Практический опыт работы со стеком данных Azure, включая Azure Data Lake Storage, Azure Data Factory или Synapse Analytics, и Databricks
•Сильные аналитические навыки, способность решать проблемы и критически мыслить, включая умение разбивать сложные бизнес- и дата-задачи
Условия
•Конкурентная стартовая зарплата и льготы, включая частную медицинскую страховку, акции P&G, сберегательные планы и спортивные карты
•Регулярное повышение зарплаты и возможные повышения в должности по результатам работы
•Возможности обучения и сертификации
•Возможность смены роли раз в несколько лет
•Гибридный формат работы с возможностью работать из дома два дня в неделю
•Трудоустройство исключительно по трудовому договору «Umowa o Pracę» на полную занятость; подавать заявку только при согласии с этими условиями
