Работаем из 47 городов и нам нравится 600+ сотрудников. Цели проекта: участие в развитии сбора, обработки, трансформации и представления данных
Задачи
проектированием и разработкой слоев данных (Raw, Clean, Enriched/Presentation) с учетом лучших практик моделирования (Data Vault 2.0 / 3NF для хранилища, Star Schema для витрин)
разработкой и внедрением кастомных алгоритмов дедупликации и Entity Resolution (Fuzzy Matching) на Python
формализацией бизнес-правил качества данных в код, настройкой уровней доверия к источникам и правил выживания (survivorship rules)
внедрением Data Contracts и механизмов карантина (quarantine) для некачественных данных с возможностью их последующего разбора
настройкой автоматизированного тестирования данных (Data Quality checks) в пайплайнах
Чего мы ждем от тебя: SQL и трансформации: продвинутый уровень SQL и опыт работы с dbt (или аналогами) для построения слоев данных
Python для данных: уверенное владение PySpark и/или pandas для обработки больших объемов данных и реализации логики матчинга
Fuzzy Matching: практический опыт применения библиотек нечёткого поиска и связывания записей (например, Splink, recordlinkage, dedupe, theFuzz)
алгоритмы: понимание принципов работы алгоритмов сравнения строк (Левенштейн, Джаро-Винклер, косинусное сходство на TF-IDF/эмбеддингах)
моделирование данных: глубокое понимание 2-3NF, Data Vault 2.0 и различий между слоями сырых, очищенных и обогащенных данных
Data Quality: Опыт внедрения инструментов тестирования данных (Great Expectations, Soda, dbt tests, deequ или аналоги)
Будет существенным преимуществом: опыт обучения простых ML-моделей (Logistic Regression, XGBoost) или использование Active Learning для классификации дублей
понимание принципов вероятностного связывания записей (Probabilistic Record Linkage, модель Фелледжи-Сантера)
опыт работы с графовыми базами данных или графовыми алгоритмами (Connected Components) для разрешения сущностей
знание специфики работы с Greenplum и stream lakehouse
ИТ делают многие, но с нами интереснее
Аккредитованная ИТ-компания ИТ-решения для всех сфер экономики
Сохраняем гибкость и дух стартапа
Сами решаем какой будет «Лоция» завтра
Требования
оркестрация и DevOps: опыт работы с оркестраторами (Airflow, Dagster или Prefect), уверенное использование Git и базовые навыки CI/CD для дата-пайплайнов
Условия
Официальное оформление со всеми социальными гарантиями
Возможность работы в офисе, удаленно или в гибридном формате
Комфортный офис в шаговой доступности от м
Войковская и МЦК «Балтийская» с компенсацией питания ДМС с телемедициной и стоматологией с первого дня работы
льготное подключение родственников
Выгодный зарплатный проект с доступом к масштабной экосистеме сервисов
Внешнее обучение и участие в конференциях, митапы, хакатоны и обмен практиками
Полис путешественника и льготные программы страхования
Свободный дресс-код и никакой бюрократии
Паспорт вакансии
История публикации
Появилась в Вакандии27 дней
Перепубликациинетпубликовалась один раз
Проверяли на источникеВидели 24 дня назад
Среди похожихНет данных128 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось
Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
ГрейдSeniorвычитано из текста вакансии
Формат работыУдалённо
Географияне указана
Зарплатане указана
Почему на этом месте в выдаче
Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки502 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа0вилки нет вовсе
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
Тип источника
Агрегатор вакансий
Найдено публикаций
1
Посмотреть публикации и даты
hcareersОсновная публикация · 2026-08-13
Л
Работодатель
Лоция
16 активных вакансий · вилка работодателя указана в 0%