🔥

Не упустите лучшие вакансии!

Подключите наш Telegram-бот и получайте мгновенные уведомления о новых предложениях из 10+ источников. Будьте первым, кто откликнется!

Подключить бота

Data Engineer

Navio
Москва
Офис
Опубликовано: 09 Nov 2025

Navio — разработчик технологии автономного вождения, совместимой с различными видами транспорта: от легковых автомобилей до грузовиков.

Navio объединяет культуру автопроизводителей и IT-компаний. Больше 800 специалистов каждый день работают над тем, чтобы доставка грузов стала быстрее и эффективнее, а городской транспорт — безопаснее и комфортнее.

Ключевое направление работы Navio — создание универсальной автономной технологии, включающей Software и Hardware компоненты, R&D, уникальный процесс тестирования и экосистему сервисов для обработки данных и управления флотом автомобилей.

Кого мы ищем

Каждый день наши автономные машины собирают терабайты данных, которые мы собираем и анализируем для улучшения и тестирования нашего ПО. Мы ищем человека, который поможет нам в этой задаче и будет заниматься разработкой пайплайнов обработки данных и добавлять в них новый функционал.

Вакансия подразумевает работу с большими объемами технических данных с использованием SQL, Dagster, Spark и polars/pandas где объемы данных позволяют.

Наш стек: Python (pandas, polars, pyspark), Spark, Dagster, Kubernetes, S3, Clickhouse, Metabase

Чем предстоит заниматься:

  • Реализовать пайплайн/шаг в существующем пайплайне в котором будет реализован алгоритм расчета метрики функции автономного вождения (качество удержания в полосе, качество локализации, дальность распознавания);
  • Оптимизировать обработку данных в существующем алгоритме путем перехода со Spark на Polars/Pyarrow с распараллеливанием обработки или оптимизации Spark запросов;
  • Разрабатывать пайплайны обработки данных;
  • Формировать витрины с метриками;
  • Регламентация алгоритмов расчета метрик функций беспилотного вождения.

Что мы ждем:

  • Разработка на языке Python;
  • Хорошее знание SQL (на уровне джойнов и оконных функций);
  • Был опыт обработки данных с использованием Python (Pandas/Polars);
  • Знакомство со Spark и Airflow.

Будет плюсом

  • Опыт работы с Clickhouse;
  • Опыт работы с Airflow/Luidgi/Dagster.
🚀

Ваше резюме увидят первым!

Автоматическое поднятие на HeadHunter каждые 4 часа. Увеличьте свои шансы на успех в 10 раз!

Подключить автоподнятие