Senior Data Engineer

О компании Dévorer

Dévorer — это лондонская foodtech и кампусная инновационная платформа, трансформирующая физические пространства с помощью данных, искусственного интеллекта и тщательно подобранных уличных фуд-маркетов.
Компания работает более чем на 60 кампусах и мероприятиях по всей Великобритании (включая Imperial College London, LSE и футбольные стадионы).
Dévorer привлекает актуальных поставщиков еды в институциональные пространства и собирает подробные данные о поведении потребителей, посещаемости и показателях продаж.

Обзор Роли

Мы ищем старшего инженера по данным (Senior Data Engineer) с сильными аналитическими, математическими и программными навыками, который сможет извлекать, моделировать и оптимизировать большие структурированные и полуструктурированные наборы данных для поддержки нашей data-driven foodtech-платформы.

Идеальный кандидат имеет опыт работы с сложными наборами данных, желательно включающими:

• датчики (sensor-derived) — например, данные о потоке людей, времени пребывания,

• продажи / транзакции,

• событийные данные.

Будет плюсом, если вы работали с данными в физической среде (умные города, сети ресторанов, розничная торговля, логистика).

Основные Обязанности

• Импорт, очистка и структурирование больших таблиц данных (CSV/API/JSON).

• Моделирование и вычисление сложных статистик: средние значения, распределения, взвешенные рейтинги, коэффициенты корреляции и поведенческие инсайты.

• Сопоставление и кросс-ссылка нескольких наборов данных (например, продажи + ваучеры + посещаемость) с использованием метаданных событий.

• Создание масштабируемых структур данных для панелей мониторинга и статистических представлений

• Преобразование шумных реальных данных в понятные метрики, готовые для дашборда.

• Сотрудничество с full-stack инженером для интеграции результатов в интерфейсную панель.

Требуемые Навыки и Опыт

• Продвинутый уровень Python (NumPy, Pandas, SciPy); знание PySpark — плюс.

• Уверенные навыки SQL и построения запросов к данным.

• Опыт работы с данными физических сенсоров (Wi-Fi, поток людей, камеры, IoT-устройства).

• Владение статистическим моделированием, корреляционным анализом и агрегированием данных.

• Умение работать с RESTful API и структурами JSON/CSV.

• Способность создавать читаемые и масштабируемые выходные данные для интеграции с UI/UX.

• Умение работать автономно и брать ответственность за данные.

Дополнительный навыки (желательно)

• Опыт аналитики в рознице и исследования поведения потребителей.

• Знание методов прогнозирования, кластеризации или машинного обучения для моделирования поведения.

• Опыт интеграции с API, такими как Square, Geosense, VisitTracker или Monday.com.

• Умение создавать интересные «инсайты» на основе данных (например, «поставщик месяца», «пиковые часы продаж», «аномалии среднего чека»).
  
  Если Вам интересна данная вакансия, готовы выслать примеры и формат наборов данных, с которыми будет необходимо работать.
  
  Заработная плата, формат частота выплат подлежат обсуждению.