Описание
Дринкит – это диджитал кофейни нового поколения от Dodo Brands. Мы переосмыслили кофейный бизнес и сделали его полностью цифровым: от заказа в приложении, где можно кастомизировать напиток и настроить вкус как хочется в один клик, до умной выдачи, которая запомнит имя гостя и поможет легко найти заказ среди десятка других.
Аналитика в Дринкит — стратегический партнёр бизнеса. Мы работаем в двух направлениях: дата-активы: формируем и развиваем информационные активы (заказы, гости, кофейни, бариста, операции).
Задачи
•Строить и развивать ETL/ELT-пайплайны от сырых событий и таблиц до устойчивых витрин (batch + стриминг)
•Проектировать модели данных: факты, измерения, агрегатные витрины, историзация
•Делать витрины под ключевые задачи: скорость обслуживания, выручка, поведение гостей, эффективность кофеен и бариста
•Формулировать требования к общим данным, синхронизировать схемы и слои вместе с командой дата инженеров Додо Инжиниринга
•Помогать и развивать MLOps — продакшенизация ML моделей: подготовка фичей, пайплайны обучения/обновления моделей, мониторинг и алертинг
•В перспективе разрабатывать аналитические мини-аппы на Python (FastAPI): админки, конфигураторы, внутренние тулзы
Требования
•Глубокая экспертиза хотя бы в одном из направлений: MLOps, Streaming или проектирование архитектуры хранилищ данных с нуля
•4+ лет коммерческого опыта в роли Data Engineer / ETL-разработчик
•Сильный SQL (сложные джоины, оконные функции, CTE, базовая оптимизация)
•Уверенный Python для обработки данных и простых сервисов (pandas / PySpark или похожий стек)
•Опыт с Spark или аналогом
•Базовый опыт с Kafka: понимание, как строить и отлаживать стриминговые пайплайны (консьюмеры, топики, партиции, отставания)
•Проактивность: сам видишь проблемы и возможности в данных/пайплайнах и предлагаешь, что улучшить
•Техническое любопытство: желание докапываться до сути работы систем («как это устроено и почему работает именно так»), стремление самостоятельно осваивать новые технологии и практики
•Хочешь решать конкретные задачи, а не просто переливать данные
•Умеешь говорить с аналитиками, иногда с менеджерами, не боишься вопросов, готов брать на себя ответственность за конкретные витрины/сервисы/пайплайны
Будет плюсом:
•Опыт разработки внутренних Python-сервисов и API (FastAPI, Streamlit, админки)
•Знакомство с BI (Superset или аналоги)
•Опыт работы в продуктовых / B2C-командах, e-commerce, ритейле или foodtech
Условия
•Удаленная работа из РФ, либо в офисах Москвы и Санкт-Петербурга
•Работа в глобальной компании с амбициозными целями и масштабными задачами
•Культура свободы и ответственности — ценим тех, кто готов принимать решения и брать за них ответственность
•Прозрачные условия, конкурентная зарплата, возможности роста и развития
•Оплачиваемое обучение: курсы, конференции, профильная литература и софинансирование английского в Skyeng
•Забота о сотрудниках: ДМС с первого дня, включая стоматологию, и поддержка ментального здоровья через Alter
