Senior data engineer

О роли

Mattel ищет старшего инженера по данным или старшего ETL-разработчика в Технологический и инновационный центр в Хайдарабаде, Индия. Позиция подчиняется IT-директору по корпоративным данным и аналитике.

Роль предполагает руководство проектированием и разработкой масштабируемых облачных конвейеров данных с использованием таких инструментов, как BigQuery, Python, SQL, DBT и Airflow. Кандидат будет принимать детальные проектные решения, обеспечивать качество данных и сотрудничать с кросс-функциональными командами для поставки надежных, готовых к аналитике наборов данных. Роль также включает наставничество младших инженеров и установление лучших инженерных практик для поддержки корпоративной стратегии Mattel в области данных.

Обязанности

• Руководить разработкой масштабируемых, безопасных и высокопроизводительных конвейеров интеграции данных для структурированных и полуструктурированных данных с использованием Google BigQuery.
• Проектировать и разрабатывать масштабируемые конвейеры интеграции данных для загрузки структурированных и полуструктурированных данных из корпоративных систем (например, ERP, CRM, E-commerce, Order Management) в централизованное облачное хранилище данных на базе Google BigQuery.
• Создавать готовые к аналитике конвейеры, которые преобразуют сырые данные в доверенные, курированные наборы данных для отчетности, дашбордов и продвинутой аналитики.
• Реализовывать логику трансформации с помощью DBT для создания модульных, поддерживаемых и переиспользуемых моделей данных, которые развиваются вместе с бизнес-потребностями.
• Применять лучшие практики BigQuery — включая партиционирование, кластеризацию и оптимизацию запросов — для обеспечения высокой производительности и масштабируемости.
• Автоматизировать и мониторить сложные рабочие потоки данных с помощью Airflow/Cloud Composer, обеспечивая надежную оркестрацию и выполнение заданий.
• Разрабатывать эффективный, переиспользуемый код на Python и SQL для загрузки, трансформации, валидации и оптимизации производительности на протяжении жизненного цикла конвейера.
• Устанавливать надежные проверки качества данных и стратегии тестирования для валидации как технической точности, так и соответствия бизнес-логике.
• Партнериться с архитекторами и техническими лидерами для установления лучших практик, масштабируемых фреймворков и референсных реализаций across проектов.
• Сотрудничать с кросс-функциональными командами — включая аналитиков данных, BI-разработчиков и владельцев продуктов — для понимания потребностей интеграции и поставки impactful, бизнес-ориентированных решений данных.
• Использовать современные ETL-платформы, такие как Ascend. io, Databricks, Dataflow или Fivetran, для ускорения разработки и улучшения наблюдаемости и оркестрации.
• Вносить вклад в техническую документацию, CI/CD-процессы и мониторинг для обеспечения прозрачности, надежности и непрерывного улучшения в экосистеме инженерии данных.
• Наставлять младших инженеров, проводить peer code review и вести технические обсуждения.

Требования

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии данных, информационных систем или смежной технической области.
• Минимум 3+ года практического опыта в инженерии данных с сильной экспертизой в области хранилищ данных, разработки конвейеров и аналитики на облачных платформах.
• Экспертный уровень владения:
• Google BigQuery — для крупномасштабных хранилищ данных и аналитики.
• Python — для обработки данных, оркестрации и скриптинга.
• SQL — для работы с данными, трансформации и оптимизации запросов.
• DBT — для разработки модульных и поддерживаемых слоев трансформации данных.
• Airflow / Cloud Composer — для оркестрации и планирования рабочих потоков.
• Подтвержденный опыт построения enterprise-grade ETL/ELT-конвейеров и масштабируемых архитектур данных.
• Сильное понимание фреймворков качества данных, методов валидации и процессов governance.
• Владение Agile-методологиями (Scrum/Kanban) и управление IT-бэклогом в коллаборативной, итеративной среде.
• Обязательный переезд в Хайдарабад, Телангана (Индия).

Предпочтительный опыт

• Инструменты Ascend. io, Databricks, Fivetran или Dataflow.
• Инструменты каталогизации/governance данных (например, Collibra).
• CI/CD-инструменты, Git-процессы и автоматизация инфраструктуры.
• Обработка данных в реальном времени/event-driven с использованием Pub/Sub, Kafka или аналогичных платформ.
• Стратегические навыки решения проблем и способность проектировать инновационные решения.
• Умение быстро адаптироваться к новым технологиям и вести их внедрение across команд.
• Отличные коммуникационные навыки и способность влиять на кросс-функциональные команды.
• Хороший опыт в Agile-методологиях, таких как Scrum, Kanban, и управлении IT-бэклогом.
• Быть «go-to» экспертом по технологиям и решениям данных.

О компании

Mattel — ведущая глобальная компания в сфере игрушек и семейных развлечений, владелец одного из самых культовых портфелей брендов в мире. Компания взаимодействует с потребителями и фанатами через свои франшизные бренды, включая Barbie, Hot Wheels, Fisher-Price, American Girl, Thomas & Friends, UNO, Masters of the Universe, Matchbox, Monster High, MEGA и Polly Pocket, а также другие популярные продукты, которыми владеет или лицензирует в партнерстве с глобальными развлекательными компаниями. Предложения включают игрушки, контент, потребительские товары, цифровые и живые впечатления. Продукция продается совместно с ведущими мировыми розничными и e-commerce компаниями. С 1945 года Mattel является надежным партнером в развитии поколений через игру.

Культура рабочего места Mattel, отмеченная наградами, была признана Forbes, Fast Company, Newsweek, Great Place to Work, TIME и другими.