Data engineer на продукт B2B (Big Data)
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Описание вакансии
Условия работы
Big Data МТС – место, где телеком данные превращаются в реально работающие IT-продукты. Мы создали и протестировали несколько десятков сервисов. Самые успешные из них уже стали частью экосистемы МТС. Например, МТС Маркетолог, рекомендации в KION (МТС ТВ), услуга “Кто звонит?” или Спам blacklist.
Сейчас мы ищем Data Engineer на продукт B2B.
B2B-портал - это веб-инструмент для сотрудников отделов продаж b2b, на котором сотрудник может посмотреть информацию о тех компаниях, с которыми ему необходимо работать.
Портал помогает эффективно доставлять рекомендации по работе с клиентами на всех сегментах жизненного цикла для менеджера по его портфелю. Комплексно оценивать состояние клиентов, оптимизировать работу с портфелем.
Цель: оптимизировать управление жизненным циклом клиента через рекомендации на всех его этапах (привлечение, развитие, отток). Доставка рекомендаций до сотрудников продаж b2b.
Бонусы
- График работы: плавающее начало рабочего дня, гибридный график (возможность несколько дней работать из дома).
- ДМС, куда включены: стоматология, страхование жизни и страховка при поездках за
рубеж; - Десятки курсов и тренингов в Корпоративном университете МТС, «Coursera» и
собственная виртуальная библиотека; - Корпоративный психолог и карьерный коуч;
- Спорт: компенсация фитнес-абонемента, бассейна, скидка в «Alex fitness», «Spirit
fitness», «World class» и др.; - Бесплатная сотовая связь, выгодные тарифы для ваших близких, промокод на онлайн-кинотеатр KION и бесплатная подписка на МТС Premium
Дополнительные инструкции
- Опыт работы с данными в одной из отраслей: телеком, интернет-компании, банки, страхование, ритейл;
- Понимание моделей данных и принципов устройства хранилищ данных
- Хорошее знание SQL;
- Опыт работы хотя бы с одной промышленной БД;
- Знание стека Hadoop/Hive/Spark и опыт работы с большими объемами данных
- Знание Python;
- Навыки загрузки данных из неструктурированных источников (data exploration, data wrangling, data cleansing);
- Умение работать в Unix консоли, базовое понимание (как минимум умение читать) shell scripts;
- Хорошее знание технического английского, навыки поиска информации.