Вакансия: Junior Data Engineer / Junior Analytics Engineer

Brief Description
Ищем Junior Data Engineer для построения внутренней аналитической инфраструктуры с нуля. Вы будете работать над созданием хранилища данных (DWH), разработкой ETL-процессов и интеграцией маркетинговых данных из множества источников (Google Ads, Meta Ads, CRM, Stripe, WhatsApp). Это отличная возможность с нуля построить систему аналитики и получить опыт работы с современным data stack в продуктовой компании.

Responsibilities
Построение хранилища данных:
    •    Участие в проектировании и создании структуры DWH (schemas: raw_, stg_, mart_)
    •    Создание и поддержка основных таблиц данных (Sessions, Events, Conversions)
    •    Настройка ролей и прав доступа для различных пользователей
Разработка ETL/ELT процессов:
    •    Построение data pipelines для сбора данных из внешних источников (Google Ads, Meta Ads, CRM, Stripe, WhatsApp)
    •    Разработка логики сессионирования пользователей (session building) по аналогии с Google Analytics
    •    Нормализация и очистка сырых данных из различных источников
    •    Создание трансформаций данных для аналитических витрин (mart layer)
Работа с данными о событиях и сессиях:
    •    Реализация логики связывания событий с сессиями пользователей
    •    Создание таблиц для трекинга UTM-параметров, referrer’ов и источников трафика
    •    Имплементация правил классификации источников трафика (paid/organic/direct/referral)
Построение attribution модели:
    •    Участие в разработке custom last-click attribution модели с 60-дневным окном
    •    Создание таблиц user journeys и conversions
    •    Разработка логики распределения конверсий между маркетинговыми каналами
Мониторинг и документация:
    •    Обеспечение качества данных и валидация ETL-процессов
    •    Написание документации по структуре данных и процессам
    •    Участие в отладке и оптимизации запросов

Requirements
Обязательные навыки:
    •    SQL: уверенное владение (JOINs, GROUP BY, window functions, CTEs, подзапросы)
    •    Python или Java: базовые навыки программирования для написания ETL-скриптов
    •    Понимание основ реляционных баз данных и принципов проектирования схем данных
    •    Знание концепций ETL/ELT (Extract, Transform, Load)
    •    Базовое понимание HTTP, REST API, JSON/CSV форматов данных
Будет преимуществом:
    •    Опыт работы с PostgreSQL, BigQuery, или Snowflake
    •    Знание облачных платформ (AWS, GCP, Azure)
    •    Понимание принципов data warehousing (star schema, dimensional modeling)
    •    Опыт работы с инструментами оркестрации (Airflow, Prefect)
    •    Знание Git и опыт работы в команде разработки
    •    Знакомство с концепциями веб-аналитики (cookies, sessions, UTM-параметры)
    •    Понимание основ маркетинговой аналитики и attribution models
Личные качества:
    •    Внимание к деталям и качеству данных
    •    Аналитическое мышление и умение решать задачи
    •    Готовность к обучению и освоению новых технологий
    •    Умение работать в команде и коммуницировать с техническими и нетехническими стейкхолдерами
    •    Самостоятельность и проактивность
Образование и опыт:
    •    Высшее образование (Computer Science, Data Science, Mathematics, Engineering или смежные специальности)
    •    Опыт работы 0-2 года в data engineering, analytics engineering или смежных областях
    •    Портфолио проектов или учебные проекты с ETL-процессами будут плюсом
Conditions

Что мы предлагаем:
    •    Возможность построить data infrastructure с нуля и принимать архитектурные решения
    •    Менторство от senior-специалистов и возможность быстрого профессионального роста
    •    Работу с современным tech stack (cloud DWH, современные ETL-инструменты)
    •    Гибкий график работы и возможность remote/hybrid формата
    •    Конкурентоспособная заработная плата в зависимости от опыта
    •    Участие в интересных продуктовых задачах на стыке аналитики и маркетинга
Технологический стек:
    •    Databases: PostgreSQL / BigQuery / Snowflake (финальный выбор в процессе)
    •    Languages: SQL, Python
    •    Data Sources: Google Ads API, Meta Ads API, Stripe API, CRM, WhatsApp
    •    Tools: Git, современные ETL/orchestration инструменты
Формат работы: Office 

Contact Information
Как откликнуться:
    •    Отправьте резюме и сопроводительное письмо в телеграмм: @nikolay_m23
    •    В письме расскажите о своем опыте работы с данными и мотивации
    •    Приложите ссылки на GitHub/портфолио, если есть

Процесс отбора:
    1.    Screening call (15-20 минут)
    2.    Техническое интервью (SQL задачи + обсуждение ETL концепций)
    3.    Home assignment (разработка небольшого ETL pipeline)
    4.    Финальное интервью с командой

Мы рассматриваем кандидатов независимо от пола, возраста, национальности и других характеристик. Главное для нас — ваши навыки, мотивация и желание развиваться в области data