Задачи

• разработка и оптимизация архитектуры DWH/BI процессов для игровых и маркетинговых данных;
• создания инструментария для взаимодействия аналитиков. Внедрение новых успешных практик в работу команды;
• разработка ETL процессов на Python/Scala с оркестрацией в Airflow;
• интеграция с сервисами для получения данных (Mytracker, Appsflyer, Google и тп);
• автоматизация и контроль построения пользовательских дашбордов.

Наш стек

• Python/Pyspark - основной инструментарий для построения ETL;
• Scala/Spark - инструментарий для разработки ETL критичных к производительности;
• HDFS/Hive/S3 – для хранения “сырых” данных;
• Clickhouse – для хранения пользовательских витрин;
• Postgresql – для хранения вспомогательной информации;
• Airflow – для оркестрации ETL процессов.

Требования

• значительный опыт в реализации собственных DWH/BI процессов;
• отличное знание Python и SQL, подкрепленное хорошим опытом;
• большой опыт работы с современным BigData-инструментарием (см. стек выше);
• опыт работы с система оркестрации (Airflow или другие).

Будет плюсом

• опыт работы с AWS/Azure/GCP;
• опыт работы со Scala/Java стеком;
• знание основ статистики, игровой аналитики и маркетинга.