Python developer (Airflow / dbt)
Зарплата не указана
Похожие специалисты получают 208 000 - 392 000 ₽Требования
Условия
Компания
Разработчик корпоративной платформы сбора и хранения данных
Описание вакансии
Обязанности:
- Разработка функциональности продукта на базе Apache Airflow: разработка кастомных операторов, хуков и провайдеров;
- Разработка модулей dbt: создание адаптеров к новым источникам данных, разработка кастомных плагинов;
- Проектирование архитектуры модулей и коннекторов;
- Взаимодействие с архитекторами и продуктовой командой для определения стратегии развития платформы данных;
- Разработка и поддержка тестовой инфраструктуры: unit-тесты, интеграционные тесты;
- Составление архитектурных документов и технических записок по принятым решениям;
- Защита и обоснование архитектурных и технических решений;
- Участие в code review;
- Ревью пользовательской и технической документации по продуктам;
Опыт работы:
- От 5 лет опыта в разработке на Python, из них значительная часть - продуктовая разработка инструментов для работы с данными;
- Практический опыт работы с dbt Core: понимание архитектуры, опыт разработки или доработки адаптеров;
- Знание стека Big Data: экосистема Apache Hadoop (HDFS, YARN, MapReduce), Apache Spark / PySpark, Apache Ozone, Trino, Apache Hive;
- Понимание принципов распределённого хранения и вычислений;
- Опыт работы с различными СУБД от 3 лет;
Профессиональные знания, умения и навыки:
- Знание внутреннего устройства Apache Airflow: архитектура, scheduler, executor-ы (Celery, Kubernetes), plugin-система, API провайдеров;
- Понимание архитектуры dbt Core: жизненный цикл выполнения, система адаптеров, протокол взаимодействия с источниками, Jinja-компиляция, манифест и артефакты;
- Уверенное владение Python 3;
- Опыт разработки коннекторов/драйверов к СУБД: знание DB-API 2.0, SQLAlchemy, ODBC/JDBC;
- Знание принципов устройства и функционирования операционных систем семейства Linux;
- Опыт работы с Git;
- Понимание принципов непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD);
- Опыт контейнеризации: Docker, Docker Compose; понимание Kubernetes;
- Декомпозиция задач разработки и умение оценивать трудозатраты;
Будет плюсом
- Опыт коммитов в open source (Apache Airflow, dbt, dbt-адаптеры);
- Опыт разработки собственных dbt-адаптеров под нестандартные источники.
