Провідний інженер з даних

Сохо, Лондон

Гібридна робота: 3 дні в офісі вт - чт

Роль

Забезпечувати технічне керівництво та практичний внесок у групу розробників даних, розробляючи, створюючи та оптимізуючи надійні канали даних та інфраструктуру для глобального букмекерського та медіа-бізнесу. Ця роль має вирішальне значення для надання високоякісних рішень для обробки даних, які підтримують стратегічні цілі LiveScore і втілюють наше прагнення бути фанатами та чемпіонами спорту. Ви наставлятимете молодших інженерів і забезпечуватимете технічну досконалість у своїй сфері.

У LiveScore Group ми пишаємося домівкою трьох найцікавіших брендів у світі спорту та ігор: LiveScore, LiveScore Bet і Virgin Bet. Екосистема, яка повністю належить і управляється, об’єднує два світи спортивних медіа та спортивних ставок. Ми пишаємося високими оцінками за нашу відданість досконалості та підживлення пристрасті вболівальників до спорту, що веде нас до вершини.

Ми не просто керуємо; ми впроваджуємо інновації. Наші найсучасніші продукти та захоплюючий досвід встановлюють стандарти, але це наші люди, які дійсно роблять різницю. Кожного дня наша команда втілює наші цінності: здатність до адаптації, командна робота, підхід, орієнтований на шанувальників, і постійне цікаве мислення, яке підживлює наші амбіції. Розширюючись і продовжуючи створювати культуру, яка дозволяє всім співробітникам процвітати, ми знаємо, що нам потрібні найталановитіші люди з різним досвідом, перспективами та навичками. Якщо ти добре вмієш те, що робиш, приєднуйся до нас. Чим більше ми інклюзивні, тим дивовижніший досвід ми можемо створити для наших користувачів.

Ми знаємо, що посадові інструкції іноді можуть здаватися складними, і ви можете не відчути, що відзначаєте всі поля. Але, якщо ви захоплені цією роллю та маєте відповідний досвід, ми хочемо почути вас!

Основні обов'язки

• Технічне керівництво та керівництво: Виконуйте функції основного технічного контакту та експерта з певної тематики для конкретних проектів інженерних даних або доменів, направляючи членів команди через складні технічні завдання та просуваючи інноваційні рішення.

• Розробка наскрізного рішення для обробки даних: проектуйте, розробляйте, тестуйте та розгортайте високомасштабовані, надійні та відмовостійкі конвеєри даних і процеси ETL/ELT. Це включає прийом даних із різних джерел, перетворення даних і завантаження даних у різні сховища даних (наприклад, сховища даних, озера даних).

• Архітектурна реалізація: тісно співпрацюйте з архітекторами даних, щоб перевести архітектурні плани та стандарти в конкретні реалізації, гарантуючи, що нові компоненти даних відповідають загальній стратегії даних та вимогам до інфраструктури.

• Наставництво та розвиток навичок: активно наставляйте та тренуйте інженерів молодшої та середньої ланки обробки даних, надаючи конструктивний зворотний зв’язок, обмінюючись технічними знаннями та сприяючи їхньому розвитку в кодуванні, моделюванні даних і передових практиках загальної інженерії даних.

• Практичний внесок: зберігайте значну практичну роль у кодуванні, моделюванні даних, розробці інфраструктури як коду та конфігурації платформи, показуючи приклад і забезпечуючи високоякісні результати.

• Гарантія якості та продуктивності даних: нести безпосередню відповідальність за забезпечення якості, цілісності та продуктивності активів даних у межах призначеного їм домену чи проектів, реалізуючи стратегії моніторингу, перевірки та оптимізації.

• Операційна ефективність і оптимізація витрат: завчасно визначайте та впроваджуйте технічну оптимізацію для обробки даних, зберігання та використання інфраструктури для підвищення ефективності, зниження операційних витрат і підвищення продуктивності системи.

• Огляд коду та найкращі практики: керуйте та беріть участь у ретельних перевірках коду, відстоюючи та запроваджуючи найкращі методи розробки, стандарти кодування та архітектурні шаблони для підтримки високої якості коду та стабільності системи.

• Комплексне вирішення проблем: діагностика, усунення несправностей і надання ефективних рішень для дуже складних проблем, пов’язаних із даними, інцидентів і вузьких місць продуктивності, часто під тиском.

• Міжфункціональна співпраця: ефективно співпрацюйте з іншими інженерними командами, менеджерами з продуктів, науковцями з обробки даних і зацікавленими сторонами, щоб зрозуміти вимоги до даних, інтегрувати рішення та надати технічну інформацію.

Навички, знання та досвід

• Розширений досвід роботи з конвеєрами даних: підтверджений, глибокий досвід роботи в якості старшого або провідного інженера з обробки даних із значним портфоліо практичних внесків у проектування, створення та оптимізацію складних великомасштабних конвеєрів даних і процесів ETL/ELT.

• Корпоративні сховища даних (EDW) і моделювання даних: значний практичний досвід роботи з концепціями, принципами та впровадженням EDW, зокрема розробка та практичне застосування єдиної інтегрованої моделі даних для аналітичних цілей.

• Хмарні платформи даних: практичний досвід використання хмарних служб даних та інфраструктури принаймні в одного великого хмарного постачальника (наприклад, сервіси AWS, як-от S3, Redshift, Glue, EMR; сервіси GCP, як-от BigQuery, Dataflow, Pub/Sub; сервіси Azure, як-от Data Lake, Synapse Analytics).

• Стратегії оптимізації витрат: продемонстрована здатність визначати, пропонувати та впроваджувати технічні рішення, які призводять до значної економії витрат на обробку, зберігання та інфраструктуру даних у великомасштабному середовищі даних.

• Основи програмної інженерії: експертне знання методологій розробки програмного забезпечення (наприклад, Agile, Scrum), контролю версій (Git), конвеєрів CI/CD, автоматизованого тестування та повного розуміння найкращих практик розробки програмного забезпечення.

• Мови програмування: виняткові навички кодування принаймні однією відповідною мовою програмування (наприклад, Python, Scala, Java, JavaScript, C/C++), з акцентом на написанні чистого, ефективного та зручного для обслуговування коду.…

Джерело: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/livescore-group/lead-data-engineer-london-84834)