Мы - крупный селлер на маркетплейсе Wildberries с сильной технической командой разработки и анализа данных.
Самостоятельно разрабатываем, поддерживаем и масштабируем аналитическую платформу для управления торговлей на Wildberries:
выгружаем данные по официальному API WB
дополнительно парсим и обрабатываем большие объёмы данных, полученные через скрапинг фронта
храним данные в Google BigQuery (множество таблиц, сложные связи)
разрабатываем аналитические обработчики на Python
выводим кастомные таблицы и дашборды в Google Sheets
Команда работает в Cursor, пишет много кода и быстро доводит решения до продакшна.
На сегодняшний день существует 100+ скриптов-обработчиков на python, собственная БД на Google BigQuery и множество аналитических сценариев.
Мы ищем Аналитика данных / Дата инженера, который:
возьмёт на себя ответственность за архитектуру и качество данных, включая оптимизацию и упорядочивание существующих скриптов
сможет самостоятельно проектировать решения по обработке данных
будет готов к самостоятельному написанию дополнительных скриптов-обработчиков на python с быстрыми итерациями и коротким циклом внедрения "от идеи до прототипа"
Поддерживать и дорабатывать аналитические инструменты по работе с API Wildberries и размещению данных в Google BigQuery
Проектировать, пересматривать и оптимизировать архитектуру хранения данных в Google BQ
Разрабатывать и поддерживать аналитические обработчики на Python, которые используют сырые загруженные данные и обрабатывают их для дальнейшей передачи в отчёты (Google Sheets)
Работать с большими объёмами сырых данных (API + фронт), самостоятельно принимая архитектурные решения
Отвечать за корректность, масштабируемость и производительность аналитических решений
1. Оптимизировать архитектуру данных с данными по воронке продаж и рекламе (>50 полей и >10 связанных таблиц) для дальнейшей оптимальной обработки и вывода 50 агрегированных метрик в Google Sheets
2. Написать алгоритм перераспределения запасов по 20+ складам на уровне товар–размер
с учётом ежесуточной динамики изменения остатков, а также подготовить дата-архитектуру под хранение данных для выполнения этой задачи
3. Разработать end-to-end решение по обработке данных, которое:
получает на вход сырой JSON с фронта поисковой выдачи Wildberries,
находит в нём наши товары,
определяет позиции в поисковой выдаче,
оптимально хранит эти данные,
подготавливает их к передаче в стандартизированные отчёты в Google Sheets
4. Поддерживать, рефакторить, оптимизировать и расширять уже существующие 100+ скриптов-обработчиков
Мы ищем специалиста, который:
мыслит категориями архитектуры данных, а не отдельными таблицами,
способен самостоятельно разрабатывать алгоритмы на Python,
принимает технические решения и несёт за них ответственность,
готов работать в Cursor
Обязательно:
Сильный технический бэкграунд (математика, физика)
Опыт работы от 5 лет в роли аналитика данных / data engineer / analytics engineer / data scientist
Уверенное владение SQL
Уверенный Python для аналитической обработки данных
Знаком с базой по теории алгоритмов
Опыт проектирования и поддержки хранилищ данных
Понимание принципов ETL / ELT, архитектуры аналитических пайплайнов
Опыт и готовность работать в Cursor
Будет плюсом:
Опыт в олимпиадном программировании
Опыт работы с данными e-commerce
Работа в растущем продукте, где инженерные решения напрямую влияют на деньги
Высокий уровень автономности и ответственности
Минимум бюрократии и согласований
Быстрые итерации и прямой доступ к контексту бизнеса
Возможность влиять на архитектуру платформы целиком, а не на отдельные задачи
Условия по з/п обсуждаются
Простая и прямая коммуникация
Сильная техническая команда с опытом работы в крупных компаниях в РФ, США и на Ближнем Востоке
Полное делегирование задач и доверие внутри команды
