Junior Data Engineer (Python / Airflow)

SWiP

Москва

≈ до 827 $ · до 727 €

до 65 000 ₽

🏢 Офис

Junior

Полная занятость

Россия

Описание вакансии

Наша компания - лидер в области AI, в сегменте бизнеса Retail/HoReCa.

Миссия нашей компании - Мы создаем доступные, работающие автономно решения на основе AI, которые помогают расти бизнесу и увеличивать его прибыль, воплощая мечты предпринимателей по всему миру в реальность.

Наши клиенты в трех странах (Россия, Таиланд, Таджикистан); В России мы представлены в 100 городах, более 550 брендов работают с нами.

Обязанности

•Поддержка и развитие наших Airflow-DAG-ов кампаний: ежедневный контроль прогонов, разбор алертов и падений, доведение инцидентов до причины.

•Доработка бизнес-логики кампаний по задачам из бэклога: изменение правил отбора, параметров и конфигураций мерчантов.

•Проверка изменений на UAT перед выкаткой, включая точечные прогоны на отдельных мерчантах.

•Написание тестов на изменяемую и уже существующую логику.

•Контроль качества данных, от которых зависит контур: конфигурации мерчантов, ML-скоры, справочники; выяснение источника пропусков и некорректных значений.

•Развитие наблюдаемости: уточнение логов, алертов и итоговых сводок прогонов.

•Ведение документации по сервису: описание алгоритмов и runbook «алерт → действие».

•Постепенное принятие сервиса под свою ответственность — от участия в разборах вместе с наставником до самостоятельного дежурства.

Требования

•Python — уверенно читает и пишет процедурный код: функции, dataclass, исключения и трейсбеки, Optional/type hints на уровне чтения, datetime/timedelta. Умеет объяснить чужие 50 строк кода, не переписывая их.

•SQL (Postgres) — SELECT/JOIN/GROUP BY/агрегаты/WHERE по датам, умеет написать запрос по выданному DDL. Понимает, что запрос бывает медленным и что такое индекс.

•pandas — DataFrame, фильтрация, groupby, merge, понимание типов колонок и NaN/None. Без этого не читается ни один файл контура.

•Даты и таймзоны — понимает разницу naive/aware, UTC и локального времени, умеет объяснить, почему «сегодня» в Москве и в UTC — разные дни.

•Git — ветки, коммиты, PR, чтение diff и git log/blame.

Будет плюсом (остальному научим)

•Базовое знакомство с Airflow (даже пет-проект или лекции).

•Уверенное владение Linux CLI и Docker (базовые команды).

•Опыт интеграции c внешними API (REST или очереди).

•Понимание, как устроен kubectl (хотя бы на уровне просмотра логов).

•Знание основ ML: что такое скор модели и порог бинаризации.

Отношение к работе

•Желание разобраться досконально, а не «закрыть задачу» в виду того, что сервис транзакционный..

•Готовность взять сервис под постоянное наблюдение— ежедневно смотреть алерты и сводки прогонов, замечать отклонения до того, как о них сообщит бизнес..

•Настрой на безошибочную работу как цель, каждый сбой должен заканчиваться защитой от его повторения (проверка, тест, алерт)..

•Планомерное улучшение качества.

•Внимание к данным вокруг сервиса, готовность проверять входные данные и относиться к пропускам и «пустым» значениям как к дефекту, требующему выяснения источника, а не как к фону..

•Интерес к инфраструктуре сервис, со временем самостоятельно ориентироваться в окружении (Airflow, БД, воркеры, внешние сервисы) и понимать, как состояние инфраструктуры отражается на результате прогонов..

•Владение зоной ответственности, восприятие сервиса как своего: знать его состояние в любой момент, а не только когда пришёл алерт.

Условия

•Официальное трудоустройство с первого дня.

•Оклад: 65.000 на руки.

•График: 5/2, 10:00–19:00, гибрид (офис + дом).

•Корпоративная жизнь: корпоративы 2 раза в год, спортивные турниры, интеллектуальные игры, выездные мероприятия.