Проектировать единую модель данных рекламной платформы вместе с продуктом и аналитиками, с учетом роста и развития рекламы в Lamoda;
Строить внешнюю отчетность для рекламодателей: проектировать витрины данных в ClickHouse и расчет метрик эффективности рекламных кампаний в NRT и batch режимах;
Развивать инфраструктуру данных для ML задач и продуктовой аналитики рекламной платформы;
Переводить данные и регулярные расчеты рекламной платформы на Lakehouse архитектуру;
Выстраивать взаимодействие с продуктовыми командами рекламной платформы: согласовывать источники, форматы и контракты данных;
Обеспечивать качество данных в разных системах, проектировать Data Quality;
Оптимизировать действующие пайплайны на Spark - мониторить нагрузку на кластер и эффективность затрачиваемых ресурсов;
Анализировать и внедрять новые инструменты инжиниринга данных.
Уверенное владение Python/Scala/Java;
Глубокое знание Spark и Spark Streaming/Flink;
Понимание внутреннего устройства ClickHouse и умение оптимизировать запросы;
Опыт работы с Data Lake/Lakehouse стеком;
Опыт построения решений для near realtime аналитики;
Хорошее понимание SQL;
Понимание инфраструктуры Apache Kafka.