Мы разрабатываем платформу данных для IT-команд в Dodo. Хотим сделать Dodo Brands data-driven компанией. Сейчас мы ищем DevOps, который вместе с нами будет развивать и масштабировать платформу.
Обязателен опыт работы с Kubernetes и навыки программирования на Python. Наш идеальный кандидат — DevOps с навыками программирования и интересом к data, либо data-разработчик/платформенный разработчик с интересом к инфраструктуре.
Технологии/инструменты
PythonKubernetesData LakeDWH
О команде и продукте
В нашей команде шесть крутых дата инженеров. Вместе мы работаем над созданием Data Platform. С помощью неё любой в компании может легко пользоваться данными для принятия решений. Data Platform решает задачи от построения простых дашбордов до создания и выкатки в продакшн Deep Learning моделей.
Наша главная цель — сделать так, чтобы платформа помогала командам постоянно внедрять инновации, развивать и создавать прорывные продукты.
Нам нужен DevOps, который возьмёт поддержку и развитие инфраструктуры систем по работе с данными.
Про стэк
У нас современная платформа, которая базируется на облачных сервисах Azure Databricks.
Данные загружаем с помощью Debezium или принимаем события в Event Hub (Kafka).
Храним в Delta Lake, всё раскладываем по слоям и Data Vault.
Витрины храним в Kusto, а визуализация в Superset.
Основной язык — Python.
Обязанности
Вот некоторые из наших текущих фокусов и ближайших проектов. Будет круто, если у тебя уже есть опыт по одному из этих направлений.
Infrastructure as Code. Наша облачная инфраструктура Azure полностью описана в коде, мы придерживаемся базовой единицы — сервис и это качественно описанная инфраструктура per service (Terraform+JSONNET).
DataOps. Развёртывание и поддержка data-сервисов: Databricks, Superset, Kusto, Debezium.
Self-serve data platform. Настройка CI/CD для пайплайнов, автоматизация инфраструктуры.
Шаринг экспертизы по работе с данными. Мы помогаем другим командам в работе с данными, интеграциями, нашими инструментами и оптимизациями.
MLOps. CI/CD для ML-проектов, создание тулинга для вывода ML-моделей в production.
Требования
Опыт работы с аналитическими системами и понимание принципов работы — Data Lake, DWH.
Наличие опыта работы с публичными облаками, понимание их преимуществ и недостатков, а также основных концепций и применяемых практик.
Наличие опыта работы с системами оркестрации контейнеров в production-окружениях.
Умение работать в команде, возможность общаться с разработчиками на одном языке и находить баланс между идеальным решением в вакууме и текущими нуждами.
Понимание принципов DevOps-культуры и SRE-практики и готовность активно развиваться в этом направлении.
Обязателен опыт работы с Kubernetes и навыки программирования на Python.
Будет плюсом
Опыт с Apache Kafka.
MPP/Cloud Data Warehouse решения (Snowflake, Redshift, BigQuery, Vertica, Teradata, Greenplum, Azure DWH, ClickHouse и т.д.).
Опыт MLOps.
Опыт работы с Hudi или Iceberg, или Delta Lake.
Умение балансировать между MVP и собственным перфекционизмом.
Удаленная работа из любой точки мира с командировками в страны присутствия.
Оплачиваем профильное обучение, купим билет на конференцию и необходимые книги.
Помогаем публично выступить, прокачать тебя как автора статей, раскрутить в комьюнити.
Частичная компенсация английского языка в Skyeng и сессий психолога в Alter.
ДМС со стоматологией c первого рабочего дня.
Юлия Дебелая Senior IT Recruiter
О компании Dodo Brands
Сфера
Продуктовая компания
Инвестиции
$50-100M
Размер
201 - 500
Dodo Brands — международная компания, развивающая два бренда (Додо Пицца, кофейни Дринкит). Всем бизнесом управляет Dodo IS — симбиоз ERP, HRM и CRM-систем, а также основа для клиентских сайтов и мобильного приложения. 1145+ точек в 22 странах, в 2023 году объем продаж составил 84 млрд. руб. (годовой прирост +44%).