Data Engineer

Привет! Мы разрабатываем Riorise — мобильную MMO RPG. Игра сочетает open-world, roleplay RP, симулятор жизни, гонки и социальную песочницу, где тысячи игроков взаимодействуют в реальном времени. Мы ищем дата-инженера, который будет отвечать за надежность, производительность и развитие нашей аналитической платформы. У нас много событийных данных, ClickHouse, Airflow, dbt, BI-отчеты и продуктовые витрины. Чем предстоит заниматься: Проектировать, поддерживать и оптимизировать ETL/ELT-процессы в Airflow: регулярные инкрементальные загрузки, backfill, cleanup, full-refresh, обработка исторических данных. Развивать ClickHouse-хранилище: проектировать таблицы, партиционирование, ключи сортировки, TTL/cleanup-логику, оптимизировать тяжелые запросы и снижать лишние full scan по большим таблицам. Работать с событийными потоками: ingestion из RabbitMQ/сырых event-таблиц, дедупликация, парсинг JSON-событий, контроль пропусков, восстановление необработанных событий. Поддерживать и развивать dbt-модели и BI-витрины: продуктовые отчеты, агрегаты, исторические срезы, контроль полноты и корректности данных. Разбирать инциденты с данными: почему отчет полупустой, где пропали исторические значения, почему DAG стал выполняться дольше, почему накапливается очередь, какие данные можно восстановить из raw-слоя. Строить мониторинг качества и свежести данных: лаги пайплайнов, объемы входящих/обработанных событий, пропуски по датам/категориям, аномалии в витринах, длительность DAG/task. Оптимизировать существующие процессы, а не только добавлять новые: убирать неэффективные anti-join/NOT IN, тяжелые FINAL, полные OPTIMIZE, лишние 90-дневные cleanup-циклы, неоправданные full-refresh. Делать восстановление данных управляемым: безопасные backfill-сценарии, батчирование, проверка результата, повторяемые процедуры для восстановления витрин и raw/event-потоков. Документировать критичные пайплайны: источники, SLA, логика дедупликации, как делать backfill, где смотреть бэклог, какие таблицы являются source of truth. Работать вместе с аналитиками и продуктом: быстро понимать, какая витрина влияет на отчет, какие события нужны бизнесу, и как техническая проблема проявляется в продуктовой аналитике. Нам важно: Уверенный SQL и опыт оптимизации запросов на больших объемах данных. Практический опыт с ClickHouse или похожими columnar OLAP-хранилищами. Опыт с Airflow: DAG-и, retries, timeouts, backfill, dependency management, диагностика долгих task. Понимание event-driven data pipelines: очереди, raw events, idempotency, дедупликация, late events. Опыт с dbt или похожим подходом к аналитическим моделям. Готовность соединить в работе data engineering, AI-инструменты и практическую автоматизацию внутренних процессов. Умение расследовать проблемы системно: от симптома в BI-отчете до конкретного запроса, таблицы, ключа сортировки или сломанной логики cleanup. Желание работать не только над “доставить данные”, но и над надежностью всей data-платформы. Что мы предлагаем: Полностью удаленную работу; Гибкий график — ориентируемся на результат, а не на часы; ДМС после испытательного срока; Возможность напрямую влиять на рост международного игрового проекта; Большая свобода в тестировании гипотез, форматов и подходов; Команда, ориентированная на быстрые итерации и масштабирование успешных решений.