О нас
Ruby Labs — ведущая технологическая компания, которая создает и управляет инновационными потребительскими продуктами. Мы предлагаем разнообразные возможности в сферах здравоохранения, образования и развлечений. Наши инновационные команды формируют будущее продуктов, ориентированных на потребителя, и мы всегда ищем увлеченных специалистов, чтобы присоединиться к нам. Узнайте больше о нашей истории по ссылке: https://rubylabs.com/about-us/
О вакансии
Мы ищем инженера по аналитике данных, который будет создавать, оптимизировать и поддерживать аналитический слой данных, обеспечивающий принятие решений во всей организации. Вы будете преобразовывать бизнес-требования в надежные, хорошо структурированные наборы данных с использованием dbt, SQL и облачных хранилищ данных (BigQuery, ClickHouse). Эта роль сочетает моделирование данных, документацию, проектирование качества данных и тесное сотрудничество с аналитиками, инженерами и продуктовыми командами для обеспечения последовательной и достоверной отчетности.
Вы будете служить мостом между сырыми данными и аналитикой — формируя структуру, валидацию и доставку данных.
Обязанности
•Проектировать, создавать и поддерживать dbt-модели (staging, core, marts) на основе бизнес-потребностей
•Разрабатывать масштабируемые SQL-преобразования и обеспечивать эффективную, экономичную производительность запросов
•Внедрять тесты качества данных (dbt-тесты, пользовательские проверки, обнаружение аномалий) и поддерживать высокий уровень надежности данных
•Создавать и поддерживать документацию для наборов данных, происхождения данных, бизнес-логики и правил преобразования
•Сотрудничать с инженерами данных для улучшения структуры сырых данных, схем загрузки и готовности источников
•Работать в партнерстве с аналитиками данных, менеджерами продуктов и маркетинговыми командами для преобразования бизнес-требований в чистые, повторно используемые модели данных
•Мониторить каналы данных и marts, решать проблемы и предотвращать несоответствия в отчетности
•Поддерживать инициативы по управлению данными: соглашения по именованию, таксономии, схемы, определения метрик и стандартизацию
•Вносить вклад в постоянное улучшение наших фреймворков моделирования данных, оптимизацию производительности и техническое принятие решений
Требования
•Глубокие знания SQL и понимание концепций аналитического моделирования
•Практический опыт работы с dbt (модели, тесты, документация, макросы)
•Опыт работы с облачными хранилищами данных, такими как BigQuery или ClickHouse
•Понимание паттернов моделирования данных
•Знакомство с концепциями инженерии данных (ELT/ETL, оркестрация, контроль версий, CI/CD)
•Опыт работы с фреймворками качества данных или внедрения логики валидации
•Умение переводить сложные бизнес-процессы в чистые аналитические наборы данных
•Сильные навыки документации и внимание к деталям
•Опыт сотрудничества с кросс-функциональными командами и поддержки аналитиков надежными данными
•Знание Python является плюсом (но не обязательно)
Желательные навыки
•Опыт работы с инструментами оркестрации (Airflow, Dagster)
•Опыт работы с маркетинговыми, продуктовыми или биллинговыми наборами данных
•Знакомство с метриками, проектированием семантического слоя или управлением BI
•Базовое понимание инструментов наблюдаемости (Grafana, Prometheus и др.)
•Опыт оптимизации затрат BigQuery или производительности ClickHouse
Локация
Ruby Labs работает в часовом поясе CET (Центральноевропейское время). Кандидаты из любой страны могут подать заявку на позицию, если они находятся примерно в пределах ± 4 часов от CET. Это обеспечивает оптимальное сотрудничество и коммуникацию в рабочее время.
Преимущества
•Удалённая работа: свобода работать из любого места и в любое время
•Неограниченный оплачиваемый отпуск
•Оплачиваемые национальные праздники
•Компания предоставляет MacBook сотрудникам, которым он необходим
•Гибкий договор с независимым подрядчиком: налоговые льготы, возможности для нетворкинга, снижение обязательств по трудоустройству и свобода работать из любого места. Подробнее: https://docs.google.com/document/d/1nkrN76JlZkbKj9WSOhlT1_mni_CZeDkHdwfIjPXVwvk/preview?tab=t.0#heading=h.ndsdl4wapxtt
Процесс собеседования
После подачи заявки проводится отбор, который обычно занимает от 3 до 5 дней, но иногда может занять больше времени из-за большого количества заявок. Этапы:
•Скрининг с рекрутером (40 минут)
•Техническое собеседование (90 минут)
•Финальное собеседование (60 минут)
