Инженер данных

Mediascope – исследовательская компания, которая работает на стыке медиа и IТ. Мы анализируем аудиторию телевидения, интернета, радио и прессы, поставляем данные и создаем уникальные аналитические продукты, которыми пользуются российские медиа, рекламные агентства и компании-рекламодатели.

Наша задача – создавать и поддерживать индустриальные стандарты работы с данными на рынке медиа и рекламы, а также развивать медиаисследования в России.

Стек технологий, с которым работаем: SQL (PostgreSQL и SparkSQL), PySpark (Zeppelin/Jupyter notebooks), Nifi, Hadoop, S3, Kafka, и др.

Команда, в которой предстоит работать

Наш отдел управления данными — это микс из data-инженеров, аналитиков и ML-энтузиастов, которые превращают терабайты медиаданных в понятные истории и прогнозы.

Мы:

• Строим дата-платформы, которые обрабатывают данные 24/7 (да, даже ночью, пока вы спите!)
• Автоматизируем рутину: например, учим нейросети распознавать рекламные интеграции в ТВ-эфире
• Работаем с технологиями Airflow, Python, Spark и, конечно, экспериментируем с GPT/LLM
• У нас нет скучных дней: сегодня запускаем модель для анализа соцсетей, завтра — оптимизируем запросы на 50%

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать и поддерживать data-пайплайны для обработки медиаданных в рамках медиа-мониторинга (мониторинг рекламы, новостей, ТВ, интернета и пр.) в BigData platform
• Сопровождать релизы
• Участвовать в создании архитектуры данных и витрин для реализации медиа-мониторинга
• Оптимизировать производительность имеющихся процессов, исследовать и внедрять новые технологии/инструменты для повышения эффективности разработки
• Участвовать в процессе поддержки и мониторинга работы разработанных объектов в BigData platform
• Обмениваться опытом и знаниями с командой (проводить ДЕМО, писать документацию)

Что для этого потребуется:

• Опыт работы в качестве дата-инженера: (ETL, DWH, облачные хранилища) от 3-5 лет
• Глубокое понимание и опыт работы с полным циклом данных: сбор (API, парсинг, стриминг), обработка (DAGs, Airflow), хранение (Data Warehouse/Lakehouse, витрины), разработка отчетов
• Уверенный SQL
• Практика Python на продвинутом уровне (Zeppelin/Jupyter notebooks; библиотеки: pandas, numpy, pyspark, Altair; извлечение\загрузка данных в\из разных источников; написание логики для прототипирования транзакций (преобразований) данных и др.)
• Знание Apache Airflow, Spark
• Системное мышление​​​​​​​

​​​​​​​Будет плюсом:

• Понимание принципов работы ML-моделей и их эксплуатации
• Практика работы с LLM (Fine-tuning, RAG, интеграция в продукты, n8n)
• Бэкграунд в медиа, рекламе или смежных областях

Мы предоставим комфортные условия для работы:

• Возможность выбирать формат работы – офис, удаленка, гибрид
• Официальное оформление, гарантируем соблюдения трудового кодекса РФ
• Расширенная медицинская страховка (включая стоматологию)
• Используем современный стек технологий и открыты к внедрению новых инструментов
• Работа в аккредитованной IT-компании
• Мы умеем быстро подстраиваться под изменения, и у нас внутри гибкие процессы
• Наши заказчики – крупные компании на российском медиарынке, у нас разные проекты от значимых до очень значимых

Наши преимущества:

• Выделенный наставник с первых дней работы: мы понимаем, что новая компания - всегда стресс, поэтому у нас новичкам помогают старшие коллеги
• Внутренние комьюнити: 2 трека внутренних митапов для аналитиков и инженеров; возможность выступать как спикер или приходить на выступления других коллег в качестве слушателя
• Карьерный рост: при хороших результатах работы вы быстро двигаетесь по карьерному треку
• Уникальная корпоративная культура, ориентированная на людей. Для нас важен каждый коллега, мы всегда открыты к диалогу и любым вопросам сотрудников