Tablichki.tech — аналитическая SaaS-платформа для продавцов на маркетплейсах Wildberries и Ozon. Помогаем 500+ клиентам принимать решения на основе данных: управление товарами, прогноз спроса, оптимизация поставок и BI-дашборды в реальном времени.
Продукт признан Wildberries - авторизованный сервис, является резидентом Сколково и отмечен Яндексом на Datalens Festival. Платформа обрабатывает ~0.5 ТБ данных в сутки через 70+ ETL-пайплайнов и продолжает расти.
Мы работаем на результат на растущем рынке, используем самые эффективные методы и технологии, внедряем полный data-стек от загрузки данных до аналитики и помощи в принятии решений. Год работы у нас эквивалентен 5 годам в корпорации по опыту, эмоциям и удовольствию от жизни.
- Поддерживать и развивать production-дата-платформу: 70+ ETL-пайплайнов, асинхронные коннекторы к API Wildberries и Ozon
- Работать со стеком PostgreSQL (OLTP) → S3 Parquet (промежуточный слой) → ClickHouse (аналитика и BI). Мигрируем пайплайны с PostgreSQL в S3 Data Lakehouse c Apache Iceberg
- Развивать distributed task queue на PostgreSQL: приоритизация, heartbeat, retry с exponential backoff, обработка 100k+ задач в сутки
- Управлять Kubernetes-кластером: 6 типов воркеров (API / ETL / ML / Sensors / Onboarding / Huge ETL), автоскейлинг через KEDA
- Поддерживать и улучшать ML-модель прогноза спроса (scikit-learn) на 5+ млн наборов SKU-регион
- Развивать сервис secure embedding для self-hosted DataLens: токенизация, авторизация, изоляция кабинетов клиентов
- Строить удобные дашборды на DataLens
- Проектировать новые пайплайны и интеграции по мере роста платформы и количества клиентов
- Поддержание высокого качества данных - развитие системы мониторинга, разбор инцидентов с данными.
- Поддержка и интеграция дата-ядра с фронтом на Django
Требования
Мы ищем ключевого дата-инженера, который будет продолжать развивать нашу зрелую аналитическую платформу для продавцов маркетплейсов. Реализовывать полный цикл анализа данных – подключение, загрузку, моделирование, визуализацию. Позиция подразумевает погружение в методологию.
Обязательно
- 3+ года опыта в Data Engineering - проектирование и поддержка production ETL-пайплайнов
- Уверенное владение Python: asyncio, pandas/polars, обработка больших объёмов данных
- Опыт с PostgreSQL и ClickHouse: схемы, партиционирование, оптимизация запросов
- Опыт с объектным хранилищем S3 и форматом Parquet
- Kubernetes: деплой, настройка воркеров, понимание автоскейлинга
- Понимание принципов построения очередей задач, retry-логики, idempotency
- Опыт работы с REST API с высокой нагрузкой (rate limits, async, backpressure)
- Опыт построения BI-аналитики
Будет плюсом
- Опыт интеграции с API Wildberries или Ozon
- Опыт с DataLens
- Опыт с KEDA и event-driven автоскейлингом
- Базовые навыки ML: обучение и инференс моделей на scikit-learn
- Опыт построения систем multi-tenant с изоляцией данных
Стек
Core:
- Python
- SQL
- PostgreSQL
- ClickHouse
- S3 / Parquet
- Pandas / Polars
- Asyncio
Infrastructure / Scaling:
- Docker
- Kubernetes
- KEDA
- Apache Kafka / очереди
AI, ML:
BI
Условия
- Мы находимся в Москве, клиенты по всей России.
- Работа в основном удаленно с редким посещением офиса. Иногда офлайн-спринты для быстрого рывка. Если вы не из Москвы - возможны командировки.
- Дружный коллектив инженеров, где ценится ваш интеллект и мастерство.
- Внедряем ИИ-практики, идем по пути AI first организации.
- Приветствуем осознанное внедрение AI во все процессы
- В первую очередь, мы получаем удовольствие от жизни, и так совпало, что это происходит, в том числе на работе.
- На входе тесты, технические собеседования
- Конкурентная заработная плата, обсуждается индивидуально
Наши ценности
- Работа на результат
- Самый актуальный стек
- 0% bullshit - 100% common sense
- Развиваться в том направлении, в котором хочется, если готов взять за него ответственность.
- Data-driven, AI-positive, Data-lover.
- Получать удовольствие от жизни и от работы.
- Хорошо работать, мощно отдыхать!
