Lead Consultant, Data Engineer

О позиции

Lovelytics помогает самым сложным предприятиям модернизировать данные и запускать ИИ в продакшен, а не просто в презентациях. Компания работает по полному циклу данных и ИИ: стратегия, инженерия, аналитика, генеративный ИИ и ML, миграция в облако. Работы выполняются преимущественно на Databricks при глубоких партнёрствах с AWS, Azure и GCP. В сентябре 2026 года Lovelytics стала частью CDW, что усилило возможности команды от стратегии до производственного ИИ. Компанию поддерживает культура технической экспертизы без лишних амбиций — мы больше ориентируемся на результаты, чем на внешний лоск. Команда насчитывает более 600 человек по всему миру, все работают исключительно в сфере данных и ИИ.

Чем заниматься

• Работать в клиентском проектной среде самостоятельно как консультант, отвечать за свою работу и иногда вести отдельные направления проектов под руководством engagement lead; сотрудничать с командой для успешной сдачи проектов; эффективно общаться напрямую как с внутренней командой, так и с клиентами и партнёрами; брать полную ответственность за исполнение и участвовать в планировании проекта и этапах проработки решения; проектировать и реализовывать сложные ETL/ELT пайплайны с доказательством ускорения обработки данных; успешно руководить небольшими проектами дата-складов с измеримым улучшением производительности; участвовать в создании решений для потоковой обработки данных в реальном времени и управляемых потоковых данных; внедрять меры безопасности и соответствия для пайплайнов данных; разрабатывать стратегии контроля версий и ветвления и интегрировать их в CI/CD для продвижения и тестирования в высоких окружениях

Что ждут

• Бакалавр в области компьютерных наук или эквивалентное образование; более 3 лет опыта в data engineering и big data; минимум 2 года работы напрямую с клиентами и внешними стейкхолдерами; обширные знания концепций data warehousing; практический опыт построения пайплайнов на Databricks (обязательно); навыки моделирования данных и проектирования баз данных; знание систем контроля версий; отличные вербальные и письменные коммуникативные навыки

Будет плюсом

• Опыт работы с несколькими облачными платформами (AWS, Azure, GCP); опыт с фреймворками больших данных (Spark, Hadoop); знание Python и SQL; опыт построения систем реального времени и стриминга; понимание архитектурных паттернов в облаке

Условия

• Интересные проекты с отличными клиентами в различных отраслях по всему миру; возможность тесно работать с опытными инженерами данных и быстро расти; взаимодействие с компаниями разных размеров — от Fortune 100 до локального бизнеса; среда, где поощряется вызов статус-кво и разработка новых технологий, методов и процессов; разнообразная команда профессионалов, постоянно стремящихся стать лучше

Навыки

• Databricks
• AWS
• Azure
• GCP
• ETL/ELT
• Data Warehousing
• Data Modeling
• CI/CD
• Git
• Streaming Data
• Big Data
• Python
• SQL
• Cloud Migration

Могут спросить на собеседовании

1. Пожалуйста, опишите пример реализации ETL/ELT пайплайна на Databricks, которую вы вели, и какие метрики улучшения были достигнуты.
2. Расскажите о ситуации, когда у вас возникли разногласия с клиентом по техническому решению. Как вы поступили?
3. Как вы организуете контроль версий и интеграцию в CI/CD при разработке пайплайнов данных? Приведите конкретный пример.
4. Какие подходы к обеспечению безопасности и соответствия требованиям вы применяете в работе с данными?
5. Приведите пример, когда вам нужно было освоить новый инструмент или технологию для нужд проекта. Что вы делали?