Data Engineer / Инженер данных

SmartPricing/Pricerium — продукт для управления розничным ценообразованием. Система автоматизирует регулярное, конкурентное, промо- и сезонное ценообразование, работу с KVI-корзинами, мастер-данными, переоценками и аналитикой KPI.
Обязанности:
• Проектировать, развивать и поддерживать контур данных SmartPricing/Pricerium: загрузки, трансформации, контроль качества и доставку данных в продуктовые и аналитические сервисы.
• Проектировать модели данных для продуктовых, интеграционных и аналитических контуров.
• Разрабатывать и поддерживать интеграции с внешними системами клиентов: загрузка и выгрузка данных через SFTP/FTP, CSV/XLSX, API и batch-процессы.
• Строить и оптимизировать пайплайны загрузки продаж, ассортимента, остатков, закупочных цен, конкурентных цен, промо и мастер-данных.
• Писать сложный и производительный SQL для трансформации данных, подготовки витрин, контроля качества и поддержки расчётных процессов.
• Работать с PostgreSQL, TimescaleDB и ClickHouse: проектирование схем, оптимизация запросов, партиционирование, индексы, производительность ETL- и аналитических нагрузок.
• Подготавливать данные для BI, отчётности и ML-контуров.
• Участвовать в развитии аналитического контура на базе Superset и интеграционного/трансформационного контура с использованием NiFi.
• Реализовывать механизмы валидации, мониторинга, аудита и контроля качества данных.
• Взаимодействовать с backend-, BI-, ML- и продуктовой командами для перевода бизнес-требований в устойчивую архитектуру данных.
Наш стек и инфраструктура
Базы данных: PostgreSQL, TimescaleDB, ClickHouse, Qdrant
Data / BI: NiFi, Superset
Интеграции: SFTP/FTP, CSV/XLSX, batch-import/export, API
Backend: Kotlin / Java
Frontend: Vue.js
Контур развертывания: Saas Yandex Cloud/ on-premises / enterprise integrations
Специальные технические требования:
• Оптимизация SQL запросов и глубокое знание PostgreSQL, включая параметры настройки, влияющие на производительность запросов
• Понимание подходов и технологий создания хранилищ данных, аналитических систем, дата-пайплайнов, ML-моделей
Будет плюсом
• Опыт работы с TimescaleDB.
• Опыт использования Qdrant для vector search, semantic search, recommendation или RAG-сценариев.
• Понимание BI- и ML-требований к данным.
Общие требования:
• Высшее технические образование
• Опыт разработки и программирования для аналитических задач и data-science будет преимуществом
• Опыт разработок для розничной торговли будет преимуществом
• Предоставление рекомендаций
• Английский Профессиональный уровень
Требования к личным качествам:
• Умение планировать, ставить реальные сроки выполнения задачи
• Ответственность, внимательность и внимание к мелочам
• Умение доводить дело до конца, нацеленность на результат
• Умение работать в команде
Условия:
• Гибридная форма работы
• Обсуждается индивидуально
• Испытательный срок 2 месяца
• Дополнительный годовой бонус
Оформление по ТК и ГК Республики Беларусь, в офисе Минск, проспект Дзержинского, 3Б