Data Engineer

Должность: Data Engineer Местоположение: Офис в Берлине / Гибридный формат

KAYAK, часть Booking Holdings (NASDAQ: BKNG), является ведущим мировым поисковиком путешествий. Благодаря миллиардам поисковых запросов на наших платформах мы помогаем людям находить идеальные авиабилеты, жилье, аренду автомобилей и пакетные туры. Мы также трансформируем деловые поездки с помощью нового решения для корпоративных путешествий KAYAK for Business.

Работая в KAYAK, вы станете частью туристической компании, которая управляет портфелем глобальных метапоисковых брендов, включая momondo, Cheapflights и HotelsCombined. От стартапа до лидера отрасли, инновации лежат в основе всего, что мы делаем, и каждый сотрудник имеет возможность оставить свой след. Наша цель — создать лучший поисковик путешествий, чтобы каждому было проще исследовать мир.

KAYAK ищет Data Engineer для создания надежной основы данных для машинного обучения во всей компании.

Вы будете сотрудничать с специалистами по данным, чтобы понять их потребности в моделировании и то, что доступные данные могут (и не могут) поддерживать. Вы будете преобразовывать большие объемы необработанных данных в готовые для производства наборы данных и создавать масштабируемые конвейеры, которые делают их надежными и повторно используемыми. Работая с отделами Data Science, Data Engineering и Data Platform, вы поможете устранить пробелы в данных и внедрить новые сценарии использования машинного обучения в производство.

Если вы хотите внести свой вклад в то, как команды KAYAK используют данные для создания и масштабирования машинного обучения, мы будем рады услышать от вас.

Эта роль потребует работы из нашего офиса в Берлине 3 дня в неделю.

В этой роли вы будете:

• Сотрудничать с командами Data Science и помогать в переводе потребностей моделирования в требования к наборам данных, а затем сотрудничать с Data Engineering и Data Platform для расширения фундаментальных конвейеров в наборы данных, готовые для ML.

• Проектировать масштабируемые и эффективные рабочие процессы наборов данных и обеспечивать надежность конвейеров посредством валидации, мониторинга и оповещения; диагностировать и решать проблемы.

• Предоставлять готовые к производству решения для обработки данных, которые обеспечивают работу ML-приложений и оказывают реальное влияние на пользовательский опыт и ключевые бизнес-метрики.

• Выявлять пробелы и возможности, внося вклад в технические решения и приоритеты дорожной карты, которые укрепляют основу данных для текущих и будущих сценариев использования ML.

• Сотрудничать с отделами Data Science, Engineering и Data Platform, четко и лаконично доносить технические решения, выводы и компромиссы до технической и нетехнической аудитории.

Пожалуйста, подавайте заявку, если у вас есть:

• Прочные технические знания в области инженерии данных, разработки программного обеспечения и проектирования систем, подтвержденные опытом создания и эксплуатации надежных, крупномасштабных конвейеров данных. Реальные возможности важнее академических дипломов.

• Практический опыт разработки производственных конвейеров данных, с возможностью четко объяснить решенные проблемы, ваш конкретный вклад и полученные результаты.

• Ответственность, здравый смысл и системное мышление, способность ориентироваться в компромиссах между техническими аспектами, надежностью, затратами и рисками, работая самостоятельно и понимая, когда следует обратиться за помощью.

• Свободное владение рабочими процессами с использованием ИИ, применение современных инструментов для повышения производительности и качества при критической оценке их результатов и ограничений.

• Любознательность, скромность и командный подход, приверженность непрерывному обучению, обмену знаниями и совместному совершенствованию.

БОНУСНЫЕ КВАЛИФИКАЦИИ

• Практический опыт работы с технологиями, актуальными для стека KAYAK, такими как Kafka, Flink, Iceberg, Trino, AWS, Kubernetes, Airflow, Python, SQL и контракты на схемы данных.

• Опыт работы с хранилищами признаков или конвейерами признаков.

• Знакомство с гибкими методологиями работы, такими как планирование спринтов и командные церемонии.

ПРЕИМУЩЕСТВА И БОНУСЫ:

• Работайте откуда угодно (почти) до 20 дней в году

• Фокус на психическом здоровье и благополучии:

  • Оплачиваемые компанией сеансы терапии через SpringHealth

  • Оплачиваемая компанией подписка на HeadSpace

  • Недельный отпуск для всей компании в год — вся команда полностью отдыхает (и возвращается без накопленной работы!)

• Пятницы без встреч

• Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком

• Оплачиваемое время для волонтерской деятельности

• Фокус на вашем карьерном росте:

  • Деньги на развитие (Development Dollars)

  • Развитие лидерских качеств

  • Доступ к тысячам электронных курсов по запросу

• Скидки на путешествия

• Группы поддержки сотрудников (Employee Resource Groups)

• 6 недель оплачиваемого отпуска + выходной в ваш день рождения

• Бесплатный обед 2 дня в неделю

• Взносы в пенсионный план

• Субсидии на общественный транспорт

• Программа лизинга велосипедов

• Ежемесячные социальные мероприятия, четверговые «счастливые часы», спортивные команды

• Потрясающий офис во Фридрихсхайне, Берлин

ИНКЛЮЗИВНОСТЬ

В KAYAK мы хотим, чтобы у каждого была возможность расти, делиться идеями и делать отличную работу. Поэтому мы сосредоточены на найме лучших талантов из самых разных слоев общества и с разным опытом, хорошо их поддерживаем и следим за тем, чтобы никто не чувствовал, что ему нужно подстраиваться под стандарт, чтобы быть здесь своим.

Нужны какие-либо изменения для собеседования, подачи заявки или на рабочем месте? Нет проблем — просто сообщите нам. Мы позаботимся об этом.