Header: Data Engineer в Практикум
Description: Яндекс.Практикум — это образовательный сервис, который помогает людям освоить с нуля профессии разработчика, аналитика данных, специалиста по ML, тестировщика и интернет-маркетолога. Мы логируем ключевые действия пользователей в продукте и собрали множество данных для построения глубокой аналитики. Следующий шаг — научиться эффективно пользоваться накопленными данными. Эту амбициозную задачу мы хотим доверить инженеру данных: вам предстоит вывести аналитическую инфраструктуру сервиса на новый уровень.
Requirements: • проектировали хранилища, настраивали сбор данных и дата-пайплайны
  • больше двух лет работали дата-инженером или руководили командой
  • развивали аналитическую инфраструктуру в продукте
  • знаете Python
Tasks: • спланировать стратегию развития аналитической инфраструктуры: выбрать технологии и спроектировать архитектуру
  • анализировать текущие ETL-процессы и оптимизировать их
  • проектировать модели данных и архитектуру БД 
  • проектировать и настраивать мониторинги и регламенты для контроля качества данных
Pluses: • опыт решения задач в области анализа данных и ML
  • интерес к работе в образовательном продукте
Hashtags: #аналитика #python #практикум
Raw text: Data Engineer в Практикум📌
  
  Яндекс.Практикум — это образовательный сервис, который помогает людям освоить с нуля профессии разработчика, аналитика данных, специалиста по ML, тестировщика и интернет-маркетолога. Мы логируем ключевые действия пользователей в продукте и собрали множество данных для построения глубокой аналитики. Следующий шаг — научиться эффективно пользоваться накопленными данными. Эту амбициозную задачу мы хотим доверить инженеру данных: вам предстоит вывести аналитическую инфраструктуру сервиса на новый уровень.
  
  Мы ждем, что вы:
  • проектировали хранилища, настраивали сбор данных и дата-пайплайны
  • больше двух лет работали дата-инженером или руководили командой
  • развивали аналитическую инфраструктуру в продукте
  • знаете Python
  
  Что нужно делать:
  • спланировать стратегию развития аналитической инфраструктуры: выбрать технологии и спроектировать архитектуру
  • анализировать текущие ETL-процессы и оптимизировать их
  • проектировать модели данных и архитектуру БД 
  • проектировать и настраивать мониторинги и регламенты для контроля качества данных
  
  Будет плюсом, если вы:
  • опыт решения задач в области анализа данных и ML
  • интерес к работе в образовательном продукте
  
  https://ya.cc/t/URFrchTENcdvm
  
  #аналитика #python #практикум