Senior Data Engineer

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

Senior Data & ML Engineer в финтех-компанию Paysend. Полное владение данными для поддерживаемых команд: от сбора требований и проектирования до внедрения и сопровождения решений, включая вывод ML-моделей в продакшн.

Задачи

• Проектировать, строить и поддерживать пайплайны и трансформации данных на Databricks с использованием Python, PySpark и SQL
• Внедрять, эксплуатировать и мониторить ML-модели (MLOps) в продакшене
• Строить и поддерживать data marts как основной источник правды для ключевых бизнес-доменов
• Применять практики моделирования данных (dimensional modelling, medallion architecture)
• Внедрять проверки качества данных, мониторинг и алертинг
• Оптимизировать производительность и стоимость пайплайнов
• Выступать основным data-партнёром для бизнес-подразделений, собирать и переводить требования в технические решения
• Строить и поддерживать датасеты для отчётности и дашбордов в Preset, обучать пользователей self-service
• Продвигать практики работы с данными: определения, документацию, governance

Требования

• 5+ лет опыта как Data/ML Engineer с самостоятельным владением решениями от скоупинга до адопшена
• Владение Python, SQL и PySpark/Spark
• Опыт с современными data-платформами, например Databricks (Delta Lake, Unity Catalog, MLflow, workflows)
• Навыки работы со стейкхолдерами и управления ожиданиями
• Опыт моделирования данных и проектирования data marts для аналитики и отчётности
• Опыт построения продакшн-пайплайнов с оркестрацией, тестированием, мониторингом и контролем версий
• Опыт с BI-инструментами (Preset, Tableau, Metabase, Power BI)
• Ответственность за результаты проектов и коммерческий эффект
• Свободное владение английским языком

Условия

• Работа в быстрорастущей глобальной финтех-компании
• Возможность влиять на продукты, которыми пользуются миллионы клиентов
• Автономия и возможность принимать решения
• Возможности обучения и профессионального роста
• Международная команда

Навыки

• Python
• SQL
• PySpark
• Spark
• Databricks
• Delta Lake
• Unity Catalog
• MLflow
• MLOps
• Preset
• Tableau
• Metabase
• Power BI
• Terraform
• Tofu
• AWS
• Azure
• GCP
• CI/CD