Мы работаем в сегменте RegTech. Это новый рынок, активно развивающийся во всем мире. Большинство игроков — SaaS сервисы, позволяющие компаниям выполнять требования регулирующих органов, анализировать партнеров и клиентов, наблюдать и анализировать конкурентов, совершать M&A сделки, отслеживать связи между компаниями и многое другое. Это быстро развивающаяся отрасль на пересечении финансов, аналитики, технологий обработки данных, включая AI, нормативных и регуляторных требований.
Rusprofile — быстрорастущая частная компания, один из лидеров российского рынка RegTech. Сервис помогает компаниям быстро и эффективно принимать критические для бизнеса решения на основе данных, собираемых ежедневно из десятков источников. Аудитория Rusprofile — это около 10 млн пользователей в месяц и десятков тысяч платящих клиентов, от малого бизнеса до крупных корпораций. Наша миссия — помогать бизнесам в их развитии, делая данные простыми и полезными для принятия решений.
За последние 3 года мы выросли по выручке в 5 раз, в 10 раз по базе клиентов и мы не планируем останавливаться. Мы больше не стартап, но и не корпорация. Мы принимаем решения быстро, у нас нет сложной иерархии и бюрократии. Мы постоянно развиваемся и адаптируемся, чтобы иметь возможность создавать действительно ценные продукты для наших клиентов и развивать бизнес.
Мы выстроили инженерную культуру, где ценится качественный код и техническая экспертиза команды. Разработчики активно участвуют в проектировании решений, а время на работу с техническим долгом и рефакторинг — это часть нашего процесса, а не "когда-нибудь потом". У нас опытная команда, готовая делиться знаниями, и мы открыты к новым технологиям, если они решают реальные проблемы.
Процессы у нас построены на принципах agile и постоянно оптимизируются под потребности команды. Работаем итерациями, проводим короткие и полезные синки, уделяем внимание проектированию и code review. При этом у нас нет лишней бюрократии — мы берем лучшее из гибких подходов и адаптируем процессы так, чтобы они помогали команде, а не создавали препятствия.
Команда Rusprofile — это 40+ человек:
основатель Дмитрий Стрелков, который когда-то заканчивал факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ. Спустя 8 лет активного развития Rusprofile, все также управляет бизнесом;
наша команда разработки состоит из 22 человек: двух инженеров по инфраструктуре, 13 разработчиков, а также 4 тестировщиков и одного дата-инженера;
бизнес-ориентированная команда продукта: продакт-менеджеры, продуктовый аналитик и дизайнеры продукта.
Сейчас в Data Engineering один человек. Мы усиливаем это направление, чтобы построить полноценную платформу данных.
Команда Data Engineering:
обеспечивает единый источник правды по данным в компании для аналитики;
строит и развивает платформу данных (хранилище, витрины, ingestion, трансформации);
проектирует и поддерживает архитектуру обработки и хранения данных для анали;
отвечает за стабильность, воспроизводимость и масштабируемость пайплайнов;
выстраивает системный контроль качества данных.
Мы создаем прозрачную и масштабируемую систему данных, которая поддерживает рост продукта и позволяет бизнесу принимать решения на основе достоверной информации.
Про наш стэк: DBT, Dagster, DataHub, ClickHouse, MySQL, Kafka, Kubernetes, GitLab, Snowplow, GrowthBook.
Твоим руководителем будет Lead команды Data Engineering, а основными стейкхолдерами — продуктовый аналитик и продуктовая команда.
Наша цель — построение и развитие аналитического хранилища данных и витрин для продуктовой аналитики и BI.
Твоя зона ответственности — развитие и поддержка аналитического контура данных, чтобы он был масштабируемым, управляемым и устойчивым к изменениям.
Твои задачи будут включать:
1. Развитие аналитического слоя DWH
Загрузка и обработка событий (Snowplow) и биллинга;
Формирование детального слоя хранилища данных;
Построение витрин для:
продаж,
воронки,
регистраций,
MRR,
экспериментов;
Написание кода формирования аналитических витрин.
2. Развитие dbt-проекта
Переписывание существующих DAG в dbt;
Развитие структуры и логики dbt-проекта;
Оптимизация моделей;
Обеспечение воспроизводимости и прозрачности трансформаций.
3. Качество и устойчивость данных
Контроль качества данных;
Поддержка и развитие проверок;
Обеспечение корректности и консистентности аналитических моделей;
Поддержка Superset-дашбордов со стороны данных.
4. Взаимодействие с продуктовой аналитикой
Помощь продуктовым аналитикам в работе с витринами;
Погружение в процессы формирования метрик;
Развитие моделей данных под потребности аналитики и продукта.
Ты станешь частью команды Data Engineering, которая строит и развивает аналитическую платформу данных и обеспечивает единый источник правды для бизнеса. Предстоит плотное взаимодействие с аналитикой и продуктом, чтобы данные были встроены в принятие ключевых бизнес-решений.
Опыт работы от 3 лет в роли Analytics Engineer / Product Data Engineer;
Глубокое знание SQL и практический опыт оптимизации запросов;
Уверенное владение Python;
Опыт построения ETL / ELT-пайплайнов и их сопровождения;
Опыт data modeling (проектирование детального слоя DWH и аналитических витрин);
Понимание принципов data quality, обеспечения надежности данных и data lineage;
Опыт работы с аналитическими СУБД (желательно ClickHouse или аналогами);
Понимание устройства реляционных и нереляционных баз данных;
Навыки мониторинга и отладки пайплайнов обработки данных;
Умение проектировать архитектуру данных (индексы, партиционирование, шардирование, оптимизация производительности);
Опыт работы с Airflow или другими инструментами оркестрации;
Опыт работы с Superset или другими BI-инструментами со стороны данных;
Опыт работы с Docker и контейнеризацией;
Базовые навыки Linux и понимание DevOps-практик;
Опыт работы с Git и CI/CD;
Системное мышление и способность видеть архитектуру данных целиком;
Опыт работы с legacy-решениями и проведения рефакторинга.
Будет плюсом:
Опыт работы с dbt и Dagster;
Умение самостоятельно разворачивать и поддерживать сервисы обработки данных.
Работу в продукте с доказанной ценностью и понятной стратегией развития. Мы работаем спринтами, но с понятным горизонтом планирования — есть гибкость в задачах и при этом стратегическое направление не теряется;
Среду, где данные — ядро бизнеса. От качества, скорости и надёжности работы с ними напрямую зависит результат компании, поэтому Data Engineering здесь — стратегически важное направление;
Осознанное движение к зрелой архитектуре: оркестрация, воспроизводимость, контроль качества, прозрачность процессов и снижение технологического долга;
Высокий уровень ответственности и доверия. Мы ценим самостоятельность, системное мышление и инженерный подход к решению задач;
Гибкий график и возможность удаленной работы (можно также работать в нашем офисе в Москва-Сити с потрясающим видом на столицу);
Работу в аккредитованной ИТ компании с полным соблюдением ТК РФ;
ДМС, 7 Day Off, оплату обучения, семинаров и конференций.
