Напиши текст вакансии для должности "Data Engineer (Senior)". Название компании: "РАБЛЗ". Расположение: Москва. График работы: Гибкий график. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 'SQL', 'Python', 'Spark', 'Pandas', 'Hadoop'

Наша компания разрабатывает аналитические решения для различных индустрий: системы предсказания спроса на товары для оффлайн-ритейлов, рекомендательные системы в банках, поисковые системы по товарам для онлайн-ритейлеров и многое другое. Мы активно развиваемся как в России (среди клиентов Сбербанк, Пятёрочка, KFC, Перекрёсток, Альфа Банк, МВидео и др.), так и за рубежом. У нас молодой, дружный и опытный коллектив, многие сотрудники - выпускники МГУ, МФТИ, ВШЭ, Сколтеха, ШАД Яндекса, бывшие сотрудники Яндекса, Гугла, Самсунга, Тинькова, Рамблера (однако всё это, разумеется, не является ограничителем для кандидатов — мы смотрим на навыки, а не на регалии). Мы ищем data engineer уровня middle и senior для усиления нашего направления разработки систем прогнозирования спроса на товары в ритейле. Сейчас в нём уже задействовано больше 20 технических специалистов (data scientists, data engineers, разработчиков), и оно продолжает быстро расти. Обязанности:   Разработка и поддержка промышленных пайплайнов обработки данных и машинного обучения на Python и Spark;   Проработка архитектуры разрабатываемых решений;   Поддержка data scientist’ов и аналитиков данных (также работают на Python) в задачах разработки;   Поддержка junior/middle дата инженеров;   Code review, менторство;   Контроль ведения документации по проекту и ведение документации.   Минимальные требования:   Опыт промышленной разработки на Python;   Опыт работы с Hadoop/Ambari/кастомно собранными кластерами   Опыт работы со Spark/Spark/Spark Structured Streaming, Pandas и другими инструментами работы с данными от полугода;   Опыт разворачивания, настройки мониторинга и передача на поддержку разработанных решений;   Умение работать с командной строкой Linux/MacOs;   Опыт создание и поддержки data pipelines;   Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных ;   Умение вести проекты в Git;   Опыт работы с Apache Kafka;   Опыт работы с Airflow/Prefect/Oozie/Luigi;   Опыт разработки API (REST,gRPC);   Опыт работы с MPP базами данных;   Умение проектировать систему обработки данных с нуля;   Опыт оптимизации скорости работы data pipelines;  Опыт работы от 3 лет.  На что ещё смотрим:   Опыт Devops (Docker, Kubernetes, Gitlab-CI, настройка окружения на серверах и др.);   Опыт разработки сервисов (Flask, Django, Asyncio и др.);   Участие в open source проектах.   У нас:  Участие в быстром росте компании, работающей на перспективном AI рынке;  Удаленная работа при желании  Поддержка кандидата в профессиональном и карьерном росте; Совместная работа с опытными разработчиками, аналитиками данных, менеджерами, продуктологами; Гибкий график работы; Оформление полностью белое по ТК РФ; ДМС (включая стоматологию) в хороших клиниках Москвы и Московской области; Офис в центре Москвы (2 минуты от м. Сухаревская) со всем необходимым для комфортной работы.