Wildberries · Москва · по договорённости
Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ.
Мы развиваем данных платформу в направлении TNS. Платформа собирает, обрабатывает и передаёт данные из разных доменов в потоковом и пакетном контурах.
Это не обычный аналитический real-time: данные используются в регуляторных сценариях, поэтому потеря события недопустима, а расхождение между источниками должно быть выявлено, объяснено и устранено. Мы строим процессы, в которых можно доказать полноту, свежесть и воспроизводимость данных.
Задачи:
— Разрабатывать и сопровождать потоковые приложения на Apache Flink: подключать новые домены и типы событий, реализовывать дедупликацию, идемпотентную обработку, обогащение через Redis и маршрутизацию невалидных событий в DLQ;
— Обеспечивать полноту и качество потоков: контролировать lag, пропуски, дубли, объёмы, freshness, расхождения между источником и целевым хранилищем; участвовать в восстановлении и дозагрузке данных;
— Развивать batch-пайплайны в Apache Airflow: регуляторные выгрузки день в день, bulk-загрузки в Cassandra, проверки полноты, свежести и результатов загрузки;
— Подключать новые источники: разбираться в семантике событий, идентификаторах, ключах партиционирования, формате данных, ретенции, владельцах и ограничениях источника;
— Cassandra, документация потоков, runbook и постмортемы;
— Участвовать в on-call по понятному регламенту: локализовать инциденты, корректно эскалировать, объяснять простои и фиксировать пробелы в сборе данных.
—
Требования:
— 2–4 года опыта в Data Engineering либо backend-разработке с практическим переходом в data-направление;
— Уверенный SQL и понимание работы с большими объёмами: партиционирование, шардирование, распределённые вычисления, оценка стоимости запросов и поиск узких мест;
— Построение корпоративных DWH , понимание слоев данных;
— Практический Kafka-опыт: producer/consumer, consumer groups, ключи и партиционирование, offsets, ретенция, replay, обработка ошибок, DLQ;
— Python для data-задач и Airflow: умение разрабатывать и сопровождать DAG-и, писать идемпотентные задачи, организовывать retries и backfill;
— Опыт работы с Java-кодом Flink (Python Flink может быть релевантным как опыт): читать, дорабатывать, отлаживать, разбираться в причинах рестартов, checkpointing и backpressure;
— Опыт самостоятельной разработки stateful Flink-пайплайнов будет преимуществом;
— Практический опыт хотя бы с одной технологией: Cassandra или ClickHouse;
— Для Cassandra: понимание моделирования от паттернов доступа, partition key, TTL, консистентности и особенностей записи;
— Для ClickHouse: оптимизация запросов, работа с кластером и шардами, моделирование таблиц, TTL и особенности upsert/merge-семантики;
— Опыт сопровождения Airflow-пайплайнов в production;
— Привычка к инженерному циклу: тесты, CI/CD, кволитигейт, мониторинг, алерты, анализ причин инцидента и профилактические действия;
— Внимательность к SLA и регуляторным ограничениям: если данные нельзя терять, система должна уметь это обнаружить, объяснить и восстановить;
Условия:
— Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое;
— Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании;
— Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.;
— Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников;
— Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое;
— Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.
Отклик ведёт на сайт работодателя. Бесплатная регистрация открывает отклик и разбор резюме.