Senior Data Platform Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Первый выделенный инженер data-платформы в Andercore: нужно выстроить надёжный lakehouse на Databricks и доверенную модель коммерческих и логистических данных, чтобы заложить основу для динамического ценообразования и прогнозирования спроса.

Задачи

• Отвечать за Databricks lakehouse end-to-end: ингестия из Salesforce и операционных систем, хранение, архитектура пайплайнов, оркестрация и governance
• Моделировать коммерческий и логистический домен (котировки, заказы, маржа, поставщики, отгрузки) в чистые доверенные датасеты для финансов, продаж, закупок и логистики
• Работать с Head of Data над превращением бизнес-вопросов в переиспользуемые датасеты и метрики вместо разовых выгрузок
• Строить data-фундамент для ценообразования, прогнозирования и AI-агентов: фичи, сигналы, исторические снапшоты и feedback loops
• Обеспечивать наблюдаемость качества данных: тесты, мониторинг и алертинг, чтобы ловить сломанные пайплайны и незаметный schema drift
• Добавлять near-real-time обработку там, где бизнесу нужно действовать сразу, и сохранять простоту там, где достаточно batch

Требования

• 5+ лет в data engineering с реальным владением платформой, а не отдельным пайплайном
• Глубокий SQL и Python, практический опыт со Spark и lakehouse (Databricks предпочтительно: Delta Lake, Workflows, Unity Catalog)
• Опыт использования CRM или ERP как первичной source-системы и моделирования «грязных» операционных данных, которые правят вручную
• Уверенное владение infrastructure as code и инженерными практиками для данных (version control, CI, тестирование)
• Умение легко общаться с нетехническими стейкхолдерами и аргументированно возражать, когда задачу стоит решать иначе
• Комфорт в условиях Series B, где приоритеты меняются и готовой спецификации никто не даёт
• Использование AI-инструментов для кодинга как естественной части работы

Условия

• Растущая команда продукта и инженерии из 12 человек, где вы владеете своим направлением end-to-end
• Компания, где работа с данными не support-функция: от неё напрямую зависят агенты и маржа
• Гибридный формат в Берлине
• Прямой доступ к основателям и коммерческим командам, чьи задачи вы решаете

Навыки

• SQL
• Python
• Spark
• Databricks
• Delta Lake
• Databricks Workflows
• Unity Catalog
• Salesforce
• Infrastructure as Code
• CI
• Kafka
• Kinesis
• Machine Learning
• статистический анализ