👋 Что важно в корпоративной культуре компании? Расскажите в коротком опросе → пройти

Digital Data Engineering Lead

Местоположение и тип занятости

МоскваПолный рабочий день

Компания

Сеть магазинов одежды

Описание вакансии

О компании и команде

LIMÉ-бренд одежды и аксессуаров, созданный в 2008 году. Наши магазины представлены в России и СНГ, а также онлайн с доставкой по всему миру. Наш успех заключается в слаженной командной работе, что позволяет бренду создавать востребованный качественный продукт. 

ЦЕЛЬ ДОЛЖНОСТИ:

Построение и развитие надежной, масштабируемой и производительной архитектуры обработки данных для обеспечения потребностей цифровой аналитики и бизнес-команд в электронной коммерции.

Ожидания от кандидата

  • От 5 лет опыта работы в инженерии данных, включая проектирование и внедрение data-платформ
  • Успешный опыт управления командами инженеров данных
  • Опыт разработки масштабируемых архитектур обработки данных и интеграции систем
  • Углубленные знания инструментов и технологий:
    • Big Data платформы (Hadoop, Spark)
    • Инструменты ETL/ELT (Airflow, dbt, Talend)
    • Хранилища данных (Snowflake, Redshift, BigQuery)
    • Облачные платформы (AWS, GCP, Azure)
    • SQL и NoSQL базы данных
  • Опыт работы с CI/CD системами и инструментами автоматизации (например, Jenkins, GitLab CI/CD)
  • Знание DevOps/DataOps подходов
  • Глубокое понимание принципов обработки данных (streaming, batch)
  • Навыки оптимизации ETL/ELT процессов
  • Умение проектировать и внедрять масштабируемые и отказоустойчивые архитектуры данных
  • Способность координировать задачи между аналитиками и инженерами.
  • Навыки оценки и внедрения новых технологий
  • Навык управления проектами в области обработки данных

Условия работы

  • Оформление согласно ТК РФ
  • График работы: гибридный или дистанционный 5/2 (9-18/10-19)
  • Заботу о твоем здоровье (ДМС со стоматологией)

Бонусы

  • Скидки на продукцию бренда
  • Распродажа для сотрудников 
  • Корпоративный английский и профессиональное обучение
    • Развитую корпоративную культуру компании

    Дополнительные инструкции

    • Осуществлять проектирование архитектуры данных, включая конвейер данных (data pipelines, data lakes, data warehouses) и интеграцию с внешними системами.
    • Для обработки больших объемов данных разрабатывать и оптимизировать процессы управления хранилищами данных (ETL/ELT).
    • Обеспечивать надежность, производительность и безопасность платформы данных.
    • Обеспечивать внедрение автоматизации процессов обработки данных с использованием технологий автоматизации (CI/CD и DataOps)
    • Контролировать соблюдение стандартов качества данных, включая мониторинг и управление инцидентами
    • Оценивать и внедрять новые технологии и инструменты для повышения эффективности работы платформы
    • Формирование, наставничество и передача экспертизы, лидирование и вдохновение на выполнение задач команды
    • Оценка достаточности ресурсов и инициирование дополнительной численности, описание новых должностей, актуализация описания текущих должностей
    • Обеспечение регламентации и описания процессов работы направления