Локация
Удалённая работа по РФ; доступны офисы в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске для гибридного формата.
Компания
2ГИС развивает корпоративную дата-платформу нового поколения с self-service-путём от источника до витрины.
Что делать
•Спроектировать модель качества данных: измерения, метрики, SLO, уровни критичности и правила реакции на нарушения.
•Построить движок проверок и встроить его в жизненный цикл трансформаций и витрин SMT с последующим масштабированием на платформу.
•Автоматизировать базовые проверки из метаданных и предоставить пользователям декларативный инструмент для сложных правил.
•Реализовать quality gates: карантин, блокировку публикации, остановку пайплайнов, fallback и откат.
•Настроить наблюдаемость качества: адресный алертинг, дашборды, health score, контроль ложных срабатываний и анализ причин.
•Развивать lineage и data contracts вместе с Data Governance, поддерживать миграцию процессов и внедрение проверок как кода через CI/CD.
Требования
•Опыт от 3 лет в роли Data Engineer или Data Quality Engineer.
•Промышленное владение Python и SQL.
•Опыт распределённой обработки в Spark и работы с большими объёмами данных.
•Знание Airflow или аналогов и умение встраивать логику в пайплайны.
•Понимание DWH, Data Lake, слоёв данных, моделей и витрин.
•Опыт с инструментами качества данных: Great Expectations, Soda, Deequ, dbt tests, Elementary или собственными решениями; практическое понимание статистики и аномалий.
Хорошо, если есть
•Опыт построения self-service-инструментов для аналитиков или разработчиков.
•Работа с открытыми табличными форматами, каталогами данных OpenMetadata или DataHub.
•Практический опыт с Data Contracts, Data Lineage и anomaly detection.
•Опыт сверки данных при миграции хранилищ.
•Опыт публичных выступлений и работы с инженерным брендом.
Культура и преимущества
•Официальное трудоустройство и полностью белая заработная плата.
•Полностью удалённая работа по РФ или гибридный формат из офисов.
•ДМС и онлайн-консультации специалистов.
•Поддержка выступлений на конференциях и подготовки публикаций.
•Доступ к внутреннему учебному центру, курсам, тренингам и профессиональной литературе.
