Инженер данных / Data Engineer (Drinkit)

Drinkit – диджитал-кофейня нового поколения от Dodo Brands.

Мы сделали кофейный опыт максимально цифровым: кастомизация напитка в приложении, умная выдача заказов, данные и ML под капотом.

Аналитика в Drinkit - стратегический партнёр бизнеса. Мы работаем в двух направлениях:

• Дата-активы: вместе с Дата-офисом Додо формируем и развиваем информационные активы (заказы, гости, кофейни, бариста, операции).
• Монетизация данных: превращаем данные в бизнес-артефакты — дашборды, ML-модели, эксперименты, исследования, поставку данных во внешние системы.

Нам нужен инженер данных, который станет технической опорой обоих направлений.

Чем ты будешь заниматься

• Строить и развивать ETL/ELT-пайплайны от сырых событий и таблиц до устойчивых витрин (batch + стриминг).
• Поддерживать и развивать стриминговые пайплайны на Kafka: чтение событий приложения/систем, подготовка и приземление их в хранилище.
• Проектировать модели данных: факты, измерения, агрегатные витрины, историзация.
• Делать витрины под ключевые задачи: скорость обслуживания, выручка, поведение гостей, эффективность кофеен и бариста.
• Работать с Дата-офисом: формулировать требования к общим данным, синхронизировать схемы и слои.
• Помогать и развивать MLOps - продакшенизация ML моделей: подготовка фичей, пайплайны обучения/обновления моделей, мониторинг и алертинг.
• В перспективе разрабатывать аналитические мини-аппы на Python (FastAPI): админки, конфигураторы, внутренние тулзы.

Что мы ждём

• 2+ лет коммерческого опыта в роли Data Engineer / ETL-разработчик.
• Сильный SQL (сложные джоины, оконные функции, CTE, базовая оптимизация).
• Уверенный Python для обработки данных и простых сервисов (pandas / PySpark или похожий стек).
• Опыт с Spark или аналогом.
• Базовый опыт с Kafka: понимание, как строить и отлаживать стриминговые пайплайны (консьюмеры, топики, партиции, отставания).
• Проактивность: сам видишь проблемы и возможности в данных/пайплайнах и предлагаешь, что улучшить.
• Хочешь решать конкретные задачи, а не просто переливать данные.
• Умеешь говорить с аналитиками, иногда с менеджерами, не боишься вопросов, готов брать на себя ответственность за конкретные витрины/сервисы/пайплайны.

Плюсом будет

• Опыт в MLOps: обучение, деплой, мониторинг моделей.
• Опыт внутренних Python-сервисов: FastAPI, Streamlit, админки.
• Знакомство с BI (Superset или аналоги).
• Опыт в продуктовых / B2C, e-commerce, ретейле, foodtech.

Мы предлагаем

• Корпоративную культуру, в которой люди сами принимают решения и несут за них ответственность, решая сложные задачи.
• Условия, которые позволят сосредоточиться на созидании: зарплату, соответствующую уровню ответственности, заботу о здоровье (полная компенсация ДМС со стоматологией с первого дня, компенсация занятий со специалистами на платформе Alter, оплата больничного до 100% 7 дней в год, страховка для выезда зарубеж).
• Ряд скидок от компаний-партнёров: софинансирование уроков английского языка от Skyeng, доступ к сайту Best Benefits.
• Обучение на внешних ресурсах за счёт компании: профильные конференции и курсы.
• Высокую скорость профессионального развития. Непрерывно появляются задачи, которые до нас ещё никто не делал. И мы не планируем останавливаться.
• Большую команду единомышленников.