Написать пост
Quadcode

Data Quality Engineer / Data Analyst / Инженер по качеству данных

От 200000Full-time, Опыт от 2 лет, Санкт-Петербург, Можно удалённо

Привет!

Мы компания Quadcode, компания-разработчик одной из лучших мировых трейдинговых SaaS-платформ.

Сейчас находимся в поиске Аналитика/инженера по качеству данных (Data Quality) в команду, которая занимается поддержкой и развитием нашей аналитической платформы. Здесь ребята отвечают за то, как хранятся и обрабатываются мастер-данные компании.

Направление DQ у нас появилось недавно, культура работы с данными только начинает выстраиваться, поэтому у тебя будет возможность влиять на подходы к тестированию качества данных, проявлять инициативу и творчество, решать задачи так, как нравится тебе, а не по чётко заданному ТЗ.

Ты будешь не один, наши DQ инженеры покрывают автоматизированными тестами финансовые отчёты и создают модуль по самописному компоненту мониторинга данных на Scala и Python. Также в команде есть ETL-разработчики, Big Data админы и тимлид.

Тимлид Саша любит качественные данные, и вот что говорит по этому поводу: «Нельзя делать качественные выводы на некачественных данных. Чтобы бизнес принимал правильные решения, решение должно быть основано на данных и различных инсайтах рынка, а для этого данные должны быть чистыми (Data Driven подход)».

Кроме этого, у нас ты сможешь поработать с такими подходами и инструментами:

Scrum с 2-недельными спринтами для прозрачности задач, Slack, Google Meet и Zoom для командного взаимодействия, SQL для добывания инсайтов, а также Scala, Python, Greenplum, PostgreSQL, Clickhouse, Cassandra, Hadoop, Airflow, Flink, Spark.

Требования, необходимые навыки

Для решения этих задач тебе пригодится знание SQL и принципов построения DWH-системы (дизайн, реализация). А также:

  • опыт тестирования больших объемов данных и выявления аномалий;
  • знание английского для общения с нашими англоязычными коллегами (чаще используется письменная коммуникация).

Если ты владеешь ЯП: Python, Scala или Java — это жирный плюс!

Задачи

В роли DQ ты будешь писать тесты для выявления дефектов и покрывать тест-кейсами бизнес-данные компании (валидация ключевых метрик — PnL/NPS/LTV/AU). А ещё:

  • строить «индексы» качества данных по доменам или сервисам для прозрачности заказчиков платформы;
  • находить причины дефектов данных;
  • эскалировать инциденты владельцу данных.

Условия работы

Мы платим полностью белую зарплату, подключаем ДМС, компенсируем стоимость обедов, оплачиваем корпоративный спортзал с личным тренером и спортивные секции, проводим корпоративные тренинги с внешними и внутренними спикерами. Можешь работать удаленно, в офисе или 50/50.

Если ты живешь в другом городе и хочешь переехать в Питер, мы купим тебе билеты, дадим жильё на первый месяц работы и поможем с оформлением документов.

Чему научим

  • Проводить проверки качества больших объёмов данных (от 1 ТБ), в том числе, в системах, построенных по принципам микросервисной архитектуры.
  • Подтянем в ЯП: Python/Scala.