Что и как мы делаем?

Мы создаем продвинутое аналитическое хранилище (Data Lake) по принципам Data Mesh. Все данные мы описываем в каталоге, чтобы их можно было легко находить и переиспользовать. Для каждого куска данных мы определяем владельца, который относится к ним, как к продукту.

Для этого в каждом подразделении должны быть люди с навыками data engineer, погруженные в предметную область. Под эту задачу мы сейчас активно набираем людей.

Наши преимущества:

• Мы развиваем свое сообщество DE. Сейчас в нем состоит 300 человек с разным уровнем навыков от Junior до Senior. Инженеры помогают друг другу бороться с трудностями и развиваться, делятся друг с другом кодом, всякими лайфхаками;
• Мы проводим митапы по инфраструктурным и софтовым темам. Коллеги делятся опытом, помогают разобраться в востребованных темах;
• Мы даем все инструменты для обучения и развития (в том числе, платные). Конференции, подписки, книги, курсы – все что помогает расти профессионально;
• Мы даем возможность выбрать удобный формат работы: удаленный или гибридный.

Типовые задачи DE:

• Анализ требований к витринам данных (взаимодействие с владельцем продукта, BI-разработчиками, data scientist-ами);
• Поиск и исследование источников данных для последующей интеграции;
• Оценка пригодности, качества исходных данных;
• Разработка ETL процессов на Spark;
• Оркестрация ETL процессов в Airflow;
• Проектирование баз данных;
• Создание конвейеров данных NiFi.

Мы понимаем, что каждый DE индивидуален. Поэтому даем описание как бы выглядел идеальный кандидат. 

DE в Билайн:

• Любит работать в команде и умеет это делать;
• Знает SQL на высоком уровне (в т. ч. DDL, табличные выражения, оконные функции);
• Работал с Hive, PostgreSQL;
• Умеет разрабатывать ETL процессы Spark на Scala (потоковая обработка как преимущество);
• Пользовался AirFlow или другими оркестраторами – Oozie, Luigi, ну или cron;
• Может что-то написать на Python – в объеме чтобы пользоваться AirFlow или еще круче;
• Имеет опыт потоковой разработки конвейеров данных в NiFi или Flink;
• Интересуется Flink, пробовал применять его в проектах;
• Умеет проектировать базы данных (знает Data Vault 2.0 например);
• Понимает принципы работы реляционных СУБД и HDFS;
• Имеет представление о колоночных и NoSQL СУБД;
• Понимает подходы к работе с качеством данных;
• Применяет системный подход к работе, думает о конечной бизнес-задаче, мыслит логически, уделяет внимание деталям.

​