# Инженер по обработке данных — KAYAK
KAYAK, часть Booking Holdings (NASDAQ: BKNG), является ведущей в мире поисковой системой для путешествий. С миллиардами запросов на наших платформах мы помогаем людям найти идеальный рейс, проживание, аренду автомобиля и пакет для отпуска. Мы также трансформируем деловые поездки с помощью нового корпоративного решения KAYAK for Business.
Работая в KAYAK, вы станете частью туристической компании, которая управляет портфелем глобальных метапоисковых брендов, включая momondo, Cheapflights и HotelsCombined, среди прочих. От стартапа до лидера отрасли, инновации лежат в основе нашей деятельности, и каждый сотрудник имеет возможность оставить свой след. Наш фокус — создание лучшей поисковой системы для путешествий, чтобы всем было проще исследовать мир.
KAYAK ищет инженера данных для создания надежной базы данных, лежащей в основе машинного обучения по всей компании.
Вы будете сотрудничать с дата-сайентистами, чтобы понять их потребности в моделировании и то, что доступные данные могут (и не могут) поддерживать. Вы будете преобразовывать масштабные необработанные данные в готовые к производству наборы данных и строить масштабируемые конвейеры, которые делают их надежными и повторно используемыми. Работая с командами Data Science, Data Engineering и Data Platform, вы поможете устранить пробелы в данных и внедрить новые случаи использования машинного обучения в производство.
Если вам интересно формировать то, как команды KAYAK используют данные для создания и масштабирования машинного обучения, мы будем рады услышать вас.
Для этой роли требуется работать из нашего офиса в Берлине 3 дня в неделю.
В этой роли вы будете:
•Сотрудничать с командами Data Science и помогать переводить потребности моделирования в требования к наборам данных, затем работать с Data Engineering и Data Platform для расширения базовых конвейеров до наборов данных, готовых для машинного обучения.
•Проектировать масштабируемые и эффективные рабочие процессы наборов данных и обеспечивать надежность конвейеров через валидацию, мониторинг и оповещения; диагностировать и решать проблемы.
•Внедрять готовые к производству решения с данными, которые позволяют приложениям машинного обучения оказывать реальное влияние на пользовательский опыт и ключевые бизнес-показатели.
•Выявлять пробелы и возможности, вносить вклад в технические решения и приоритеты дорожной карты, которые укрепляют базу данных для текущих и будущих случаев использования машинного обучения.
•Сотрудничать с командами Data Science, Engineering и Data Platform, четко и лаконично сообщая технические решения, выводы и компромиссы как технической, так и нетехнической аудитории.
Пожалуйста, подавайте заявку, если у вас есть:
•Прочные технические основы в области инженерии данных, программной инженерии и проектирования систем, подтвержденные опытом создания и эксплуатации надежных масштабируемых конвейеров данных. Важнее доказанная способность, чем академические дипломы.
•Практический опыт разработки производственных конвейеров данных с возможностью четко объяснить решаемые задачи, ваши конкретные вклады и достигнутый результат.
•Ответственность, здравый смысл и системное мышление, способность балансировать технические, надежностные, финансовые и рисковые компромиссы, работая самостоятельно и понимая, когда нужно обратиться за помощью.
•Свободное владение рабочими процессами с поддержкой ИИ, использование современных инструментов для повышения продуктивности и качества при критической оценке их результатов и ограничений.
•Любознательность, скромность и командный дух, стремление к постоянному обучению, обмену знаниями и совместному развитию.
Дополнительные квалификации
•Практический опыт работы с технологиями, релевантными стеку KAYAK, такими как Kafka, Flink, Iceberg, Trino, AWS, Kubernetes, Airflow, Python, SQL и схемно-ориентированные контракты данных.
•Опыт работы с хранилищами признаков или конвейерами признаков.
•Знакомство с Agile-методологиями, такими как планирование спринтов и командные церемонии.
Преимущества и бонусы:
•Возможность работать (почти) из любой точки мира до 20 дней в году
•Акцент на психическом здоровье и благополучии:
•Оплачиваемые компанией сеансы терапии через SpringHealth
•Оплачиваемая компанией подписка на HeadSpace
•Общекомандная неделя отдыха в году — вся команда полностью восстанавливается (и возвращается без накопления работы!)
•Пятницы без встреч
•Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком
•Оплачиваемое время для волонтерской деятельности
•Акцент на вашем карьерном росте:
•Финансирование развития
•Развитие лидерских навыков
•Доступ к тысячам обучающих курсов по запросу
•Скидки на путешествия
•Группы поддержки сотрудников
•6 недель оплачиваемого отпуска + выходной в день рождения
•Бесплатный обед 2 дня в неделю
•Взносы в пенсионный план
•Субсидии на общественный транспорт
•Программа лизинга велосипедов
•Ежемесячные социальные мероприятия, вечеринки по четвергам, спортивные команды
•Отличный офис в районе Фридрихсхайн, Берлин
