Lead Data Engineer

О позиции

Компания Zexter разрабатывает full-stack платформу для цифровой индустрии развлечений и iGaming, помогая операторам запускать, управлять и масштабировать продукты. Мы строим масштабируемые технологические решения с акцентом на надёжную архитектуру данных и аналитику для B2B клиентов. В нашей команде вы получите возможность работать над сложными задачами мультитенантных платформ с прямым влиянием на качество продукта и отсутствие бюрократии.

Чем заниматься

• Проектирование архитектуры многопользовательского (мульти-тенантного) Data Lakehouse
• Обеспечение изоляции данных всех тенантов на уровнях хранилища, каталога, дата-мартов и доступа
• Построение потоковой обработки событий веб-сайта/приложения, транзакций, ставок, бонусов через Apache Kafka
• Разработка ETL/ELT пайплайнов и трансформаций в dbt с учётом логики каждого тенанта
• Оркестрация пайплайнов в Apache Airflow, включая онбординг новых тенантов
• Проектирование дата-мартов и слоя serving в ClickHouse для быстрой B2B аналитики и BI
• Реализация сегментации доступа: роли, aware-оф-тенант, аудит безопасности
• Настройка контроля качества данных, мониторинга, алертинга и документации по уровням тенантов
• Оптимизация стоимости запросов и производительности при росте числа тенантов
• Участие в выборе инструментов и архитектурных решениях
• Сотрудничество с аналитиками, BI и продуктовыми командами

Что ждут

• 6+ лет опыта в Data Engineering
• Продвинутое знание SQL и сильного Python
• Опыт проектирования хранилищ данных/data lakes
• Опыт построения аналитических платформ с мульти-тенантной изоляцией или B2B аналитики
• Опыт работы с Apache Kafka и потоковой обработкой
• Опыт работы с Apache Airflow
• Обязательно: опыт с ClickHouse как аналитической СУБД
• Понимание SQL-движков поверх Lakehouse-архитектуры
• Опыт data modeling: слои raw/staging/marts, дименсиональные модели, SCD, инкрементальные загрузки, пер-тенантное партиционирование
• Понимание row-level security, RBAC, аудита доступа
• Опыт data CI/CD, тестирования данных, версионирования и документирования
• Способность автономно брать ответственность за архитектуру и результаты

Будет плюсом

• Опыт в iGaming/беттинг/гемблинг
• Понимание метрик GGR, NGR, LTV, RTP, retention и воронки
• Опыт работы с ElasticSearch
• Опыт с Terraform, Docker, Kubernetes
• Опыт работы с BI инструментами и создания self-service аналитики для внешних клиентов
• Опыт оптимизации облачных затрат под мульти-тенантную нагрузку
• Опыт онбординга тенантов и темплейтирования пайплайнов

Условия

• Полностью удалённая работа
• Конкурентная зарплата
• Возможность работы в быстрорастущей международной компании из сферы iGaming
• Сильные команды разработки и продукта
• Минимум бюрократии и возможность напрямую влиять на качество продукта
• Чёткий карьерный путь с возможностями роста
• Интересные вызовы и современные технологии

Навыки

• Apache Kafka
• ClickHouse
• dbt
• Apache Airflow
• Data Modeling
• Multi-Tenant Architecture
• Python
• SQL
• ETL
• ELT
• Row-Level Security
• CI/CD
• Docker
• Kubernetes
• ElasticSearch
• Terraform
• Business Intelligence
• Data Quality

Могут спросить на собеседовании

1. Как вы подходите к проектированию изоляции данных между тенантами в мульти-тенантной архитектуре? Какие стратегии обеспечиваете на разных уровнях?
2. Расскажите о вашем опыте проектирования ClickHouse-решений для аналитики. Как вы организуете партиционирование, кластеризацию и query performance?
3. Как вы строите пайплайны dbt с per-tenant logic? Приведите пример реализации.
4. Какой подход вы применяете для обеспечения row-level security и role-based access в данных? Как организуете аудит?
5. Как вы управляете онбордингом нового тенанта: какие пайплайны, конфигурации, шаблоны используете?